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Postgrado en Posgrado de Ingeniería de Datos y Big Data

En estos momentos el centro UOC - UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA no tiene la matrícula abierta para este curso.

UOC - UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA
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Postgrado Online

Precio:

Resumen del postgrado

Objetivos: De acuerdo con las tendencias actuales en formación universitaria y con la experiencia de la UOC en programas virtuales, los objetivos del posgrado en en Ingeniería de datos y Big Data se dirigen a la adquisición de competencias profesionales de carácter práctico, principalmente mediante la uso de casos de negocio, métodos y herramientas de trabajo, dentro del rigor y el marco científico de un programa universitario. El objetivo del Posgrado en Ingeniería de datos y Big Data es formar aquellos perfiles tecnológicos (diseñadores, analistas, programadores, configuradores y responsables de los servicios técnicos) que componen las soluciones de inteligencia de negocio y big data: bases de datos, almacenamiento y minería de datos, extracción, tratamiento y carga de datos, construcción de aplicaciones de usuario, etc

Requisitos: Para cursar un posgrado propio no es necesario tener una titulación oficial universitaria. Los estudiantes que acreditéis una titulación universitaria oficial reconocida recibiréis, según el curso superado, un diploma de máster / diploma de posgrado. Los estudiantes que no acreditéis una titulación universitaria oficial reconocida recibiréis un diploma de extensión universitaria. Los estudiantes que superéis una especialización (certificado de especialización) recibiréis, independientemente de los estudios previos, un certificado de especialización.

A quién va dirigido: Departamentos de Control de Gestión en el área económico-financiera, de marketing y ventas y otros. Centros de competencias de Inteligencia de Negocio, big data o departamentos especializados en Análisis de Datos. Departamentos de Organización y Sistemas y Tecnologías de la Información. Consultores e implantadores de software estándar de Inteligencia de Negocio, sean de perfil de negocio o de perfil tecnológico. Emprendedores que han iniciado o desean hacerlo un proyecto de negocio de productos y servicios de Business Intelligence y Big Data.

Temario completo de este curso

El Posgrado en Ingeniería de datos y Big data está conformado por las especializaciones siguientes:
  1. Bases de datos para entornos analíticos
  2. Big data y sistemas NoSQL
Semestre 1

E3. Bases de datos para entornos analíticos

En esta especialidad se adquieren las competencias para diseñar, construir, mantener y explotar los sistemas de información de inteligencia de negocio más habituales, es decir, los que se basan en el uso de bases de datos relacionales para la construcción de un almacén de datos o data warehouse.

Se compone de las siguientes asignaturas:

Diseño y construcción del data warehouse

En esta asignatura se aprende a crear un almacén de datos adecuado que ofrezca soporte en la toma de decisiones de la organización. Se presenta a nivel conceptual la arquitectura de almacenamiento de un sistema de BI para Data Warehousing y se dan pautas para la construcción de este tipo de sistemas. La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el cual se utilizan diferentes herramientas de Microsoft o Pentaho, sobre bases de datos Oracle o PostgreSQL.

Bases de datos para data warehouse

Esta asignatura tiene por objeto adquirir conceptos, procedimientos y buenas prácticas para la creación y manipulación de las bases de datos relacionales que dan soporte a la construcción del almacén de datos. Se profundiza en el aprendizaje del lenguaje SQL, y en el diseño físico de bases de datos, así como en bases de datos orientadas a columnas. Estas bases de datos se caracterizan por el almacenamiento de los datos en forma de columnas, a diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales que realizan un almacenamiento de los datos por filas. Se trabaja con una base de datos relacional tipo PostgreSQL.

Explotación y administración del data warehouse

En esta asignatura se aprende a evaluar la viabilidad de la construcción de un almacén de datos y a explotar y administrar sistemas de Data Warehouse. Con este fin se presentan las distintas formas de presentar los datos y qué tipos de herramientas pueden ofrecer el tipo de visualización que interesa. Asimismo se enseña a administrar el sistema durante su desarrollo, implantación y/o posterior explotación de los datos. Se trabaja con la misma familia de herramientas: Microsoft o Pentaho para el almacén de datos y Oracle o PostgreSQL como bases de datos.

E4. Big data y sistemas NoSQL

En esta especialidad se adquieren las competencias para diseñar, construir, mantener y explotar los sistemas de información de inteligencia de negocio más nuevos, basados en la captura, procesamiento y gestión de datos masivos, de diferentes procedencias y tipología.

Se compone de las siguientes asignaturas:

Escenarios de uso de Big data

En esta asignatura se presentan distintos escenarios de negocio que combinan tanto la analítica de negocio como el big data, y cómo pueden ser utilizados para la creación de nuevos productos y servicios basados en los datos. Entre estos escenarios destacan la inteligencia geográfica, la analítica social o el paradigma de datos abiertos. Asimismo se presentan tecnologías no cubiertas en otras asignaturas como serían stream data o los sistemas de indexación y búsqueda distribuida. Por las características de la asignatura se trabaja con diferentes herramientas que se actualizan continuamente y pueden cambiar en cada edición y que incluyen R y GeoBI entre otros..

Tecnologías Big data: tecnologías

En esta asignatura se presentan las bases para el almacenamiento y procesamiento de datos masivos o big data. Veremos los principales modelos de procesamiento (batch y stream), así como los frameworks más utilizados en la actualidad (Apache Hadoop y Spark). De cada uno, presentaremos sus ecosistemas e introduciremos los módulos más relevantes para el acceso, proceso y visualización de datos, incluyendo análisis de datos, machine learning y manipulación de datos en formato de grafos. Se trabaja principalmente con el entorno de almacenamiento distribuido HDFS y con los frameworks de procesamiento Apache Hadoop y/o ApacheSpark sobre máquinas virtuales accesibles desde el aula.

Bases de datos NoSQL

Las bases de datos NoSQL constituyen una alternativa a las bases de datos relacionales y son especialmente idóneas para ciertos dominios de aplicación: dominios que trabajan con grandes volúmenes de datos, dominios donde se requiera una alta distribución y/o disponibilidad, dominios que trabajan con datos poco estructurados y dominios en los que se establecen múltiples y complejas interrelaciones entre los datos. En esta asignatura se presentan los principios y conceptos de este tipo de bases de datos, los modelos de datos que subyacen y los problemas que presenta la distribución en el almacenaje y gestión de los datos. Se trabajan diferentes tipos de bases de datos NoSQL (clave-valor, documentos, orientadas a columnas y grafos) con herramientas como Riak, MongoDB o Neo4j.
 
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