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Master Big Data Processing - Con proyecto y prácticas en empresas

Master Big Data Processing - Con proyecto y prácticas en empresas
3.500
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Descripción del Máster

El Master Big Data Processing - Python - Oracle - Mongodb - Java - Hadoop - Scala - Spark (Con proyecto y prácticas en empresas) se imparte en modalidad presencial en Madrid, pero también puede realizarse en modalidad Telepresencial.

¿Qué es el Big Data?, ¿Por qué un máster en Big Data PROCESSING? La información que se genera en la actualidad crece de forma exponencial. Según IBM, sólo en los dos últimos años se creó el 90% de información digital en el mundo. Facebook, Twiter, Server logs, medios socials, e-mails y mensajes de texto, etc… Big Data nos permite almacenar, procesar y analizar datos de un gran volumen, variedad y a una velocidad que antiguamente era impensable. El procesamiento de toda esta información disponible será clave para entidades financieras, aseguradoras, perfiles científicos, análisis de tendencias culturales, deportivas, sociales, políticas… Las compañías están buscando profesionales especializados que sean capaces de aplicar técnicas analíticas a problemas específicos del negocio, para ofrecer soluciones innovadoras que generen valor y determinen la estrategia del negocio para los próximos años, ayudando a abordar la toma de decisiones traduciendo los datos en información útil.

Desde GRUPO ATRIUM hemos desarrollado este programa Master BIG DATA PROCESSING - PYTHON - ORACLE - MONGODB - JAVA - HADOOP - SCALA - SPARK con Proyecto y Prácticas en Empresas para atender de manera profesional y con alta calidad esta demanda.

ENFOQUE PROFESIONAL
En los últimos años se ha experimentado un increíble auge de la demanda de profesionales en esta área. Esto se refleja en el aumento de solicitudes de información de programas de Máster que se reciben, tanto de los estudiantes de postgrado como de profesionales informáticos ya en el mercado laboral.

Los alumnos de nuestros Masters tienen una alta empleabilidad, siendo el porcentaje de alumnos colocados al finalizar el periodo lectivo cercano al 100% (datos extraídos desde 2007 hasta la actualidad en todos nuestros Masters)

METODOLOGÍA DIDÁCTICA
Grupo Atrium trabaja para producir mejoras inmediatas en la formación de su alumnado, preparándolos para aplicar nuevas habilidades en su trabajo futuro. Un entrenamiento eficaz ayuda al alumno a reforzar los procedimientos adquiridos, optimizando su retención y aplicabilidad. Nuestro método, llamado experiencial, está basado en los siguientes principios:
a) Autoaprendizaje (¨self-learning¨) los participantes son conocedores desde el primer momento de la situación didáctica global, del porqué de la solución formativa que se les ofrece y de la necesidad de llevarla a término con aprovechamiento.
b) Aplicamos a nuestras sesiones el Método del Caso (¨learning by doing¨): el aula se convierte en un taller de experiencias en contextos simulados semejantes a situaciones reales.
c) Proceso auto dirigido ¨self-controlled¨: el instructor fomentará en el alumno la curiosidad por adquirir ciertos conocimientos y habilidades, así como de hacer ver el coste del no aprovechamiento.
d) Máxima aplicabilidad de los conocimientos adquiridos. El aprendizaje resultará tanto más eficaz cuanto más clara sea la percepción de directa aplicabilidad de lo aprendido en la vida profesional.
e) Motivación: porque formar no es solo entrenar, sino entrenar motivando, uno de los factores básicos de nuestro trabajo es la necesidad de fomentar un ambiente motivador al impartir los cursos de formación. En un modelo de aprendizaje para adultos, esto se antoja básico para la consecución de objetivos.
f) Espíritu colaborativo: en nuestros talleres y aulas, las dinámicas de grupo van encaminadas a fomentar un ambiente de colaboración, en el que se compartan las experiencias de los distintos participantes, consiguiendo de este modo un aprendizaje global de mayor nivel para los alumnos. La misión de nuestra formación es permitir generar conocimientos y habilidades en los alumnos, motivando su actuación futura.

Todos nuestros formadores asisten a nuestro curso estándar #FF AT Formación de Formadores, en fase de homologación por diferentes fabricantes.

Herramientas informáticas utilizadas:

En cada edición del Master utilizamos el entorno de desarrollo y los servidores de aplicaciones que nuestros expertos entienden más útiles atendiendo a 2 criterios: utilización en el mercado / utilidad pedagógica. Consulta estos temas con nuestro Director Técnico.

Sistema de formación VideoPresencial:
Los alumnos en modalidad VideoPresencial podrán seguir las sesiones a través del cliente CISCO WEBEX, totalmente gratuito. Necesitarán también auriculares y micrófono. La WebCam no será necesaria.

Metodología:
El Master consta de 200 horas de formación presencial + 50 horas (aprox) para el proyecto y 3 meses como máximo (150 horas) de prácticas en empresas (opcionales).

Diploma ATRIUM:
Al finalizar el Master, los alumnos que hayan asistido con regularidad y superado las pruebas de evaluación, recibirán nuestro diploma acreditativo.

Certificaciones:
El Master no tiene como objetivos la preparación de certificaciones. No obstante, la empresa se pone a disposición de los alumnos para ayudarles en su preparación.

Oportunidades Laborales:
Nuestra bolsa de empleo trabaja activamente en contacto con las empresas para dar salida laboral a todos los alumnos que lo deseen *2

Prácticas en empresas:
El programa de formación incluye un periodo voluntario de prácticas en empresas, como paso previo a su definitiva incorporación laboral *2

Tipo de Curso: Master Privado (Título Propio)
Metodologías: Presencial - VideoPresencial
(Próximamente Semipresencial y Telepresencial)

Requisitos del Máster

REQUISITOS Y PRUEBAS DE ACCESO
Nuestro Máster BIG_DATA_PROCESSING está enfocado a aquellas personas que quieran desarrollar o fortalecer las capacidades técnicas y analíticas necesarias para una carrera de éxito en Analítica de Negocio o Big Data.
Igualmente está dirigido a profesionales en áreas como Tecnología, Negocio o departamentos analíticos que necesitan conocer las técnicas y métodos del “business analytics” para tomar mejores decisiones de negocio, tener una visión más global de la organización o crear innovación en grandes compañías.
Pretendemos que este Master sea un auténtico curso de especialización. Por ello, a fin de lograr una óptima homogeneización de nivel, y un máximo aprovechamiento, los alumnos que accedan a él deberían estar familiarizados con los siguientes conocimientos:
- Entorno Windows/Linux
- Manejo de Internet a nivel usuario.
- Metodología de la Programación a nivel básico.

La titulación mínima exigida para el seguimiento de este Programa sería técnico especialista FP2 ó conocimientos equivalentes, siendo recomendable tener estudios similares a los de Ingeniería Técnica.
Para verificar lo anterior, los alumnos tendrán que enviarnos su CV, que será valorado por nuestro departamento de admisión.

Destinatarios del Máster

Personas interesadas en desarrollar su carrera profesional en BIG_DATA_PROCESSING

Objetivos del Máster

El alumno que finalice con éxito el Master dispondrá de los conocimientos necesarios para trabajar profesionalmente en las tecnologías BIG_DATA_PROCESSING.

Temario del Máster

MÓDULOS DURACIÓN
PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS 30 horas
BASES DE DATOS SQL: ORACLE-MYSQL 35 horas
BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB 30 horas
JAVA BÁSICO 30 horas
HADOOP Y SU ECOSISTEMA 30 horas
INTRODUCCIÓN A SCALA 15 horas SPARK 30 horas
TOTAL DE HORAS PRESENCIALES 200 horas
PROYECTO DE DESARROLLO (opcional) 50 horas
PRÁCTICAS EN EMPRESAS (opcional) 3 meses (150 horas)

MÓDULO 1: PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS 30 horas
OBJETIVOS:
Adquirir las bases necesarias del lenguaje Phyton, para su posterior aplicación en el desarrollo de programas, y pruebas unitarias, combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.

CONTENIDOS:
-ESTRUCTURA Y ELEMENTOS DEL LENGUAJE
-MÉTODOS PRINCIPALES DEL OBJETO STRING
-TIPOS DE DATOS COMPLEJOS
-FUNCIONES DEFINIDAS POR EL USUARIO
-MÓDULOS, PAQUETES Y NAMESPACES
-PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS
-CONVERSIÓN DE TIPOS
-FICHEROS
-EXCEPCIONES
-INTRODUCCION A APLICACIONES WEB CON PYTHON
EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 2: BASES DE DATOS SQL: ORACLE-MYSQL 35 horas

OBJETIVOS:
Uso y gestión de datos en bases de datos relacionales, como fuente de datos para los programas.
CONTENIDOS:
-Introducción. Oracle como gestor de base de datos.
-Lenguaje de manipulación de datos (DML), sentencias Select, insert, update, delete, merge
-Lenguaje de definición de datos (DDL), sentencias Create, Alter, Drop
-Operadores aritméticos, lógicos, de relación
-Funciones de fila simple, de grupo
-Subselects, joins
-Otros objetos de base de datos
-Introducción a MySql
EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 3: BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB 30 horas
OBJETIVOS:
Conocer funcionamiento y uso de las bd NOSQL en relación a las bases de datos tradicionales.

CONTENIDOS:
-Introducción a MongoDB
-CRUD (Create, Read, Update and Delete) y el shell de Mongo DB
-Uso de cursores en MongoDB
-Sharding: distribución de la información en múltiples servidores
-Motores de almacenamiento en MongDb e índices
EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 4: JAVA BÁSICO 30 horas
OBJETIVOS:
Adquirir las bases necesarias del lenguaje java, para su posterior aplicación en el desarrollo de programas, así como uso de la interface gráfica, gestión de ficheros y pruebas unitarias, combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.

CONTENIDOS:
-Introducción a Java
-Clases y Objetos
-Sentencias de control: if-else switch-case Bucles
-Arrays
-Clases avanzadas
-Herencia
-Polimorfismo
-Sobreescritura y sobrecarga de métodos
-Clases envolventes
-Clases abstractas, interfaces
-Consulta API
-Excepciones
-Colecciones y Genéricos. Ordenar colecciones: Interface Comparable - Interface Comparator
-Mecanismos de Entrada / Salida
EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 5: HADOOP Y SU ECOSISTEMA 30 horas
OBJETIVOS:
Conocer las formas de procesamiento/almacenamiento de datos a gran escala. Ecosistema Hadoop.

CONTENIDOS:
-Apache Hadoop Introducción
-El sistema de almacenamiento de ficheros HDFS y MapReduce
-MapReduce en Hadoop
-Ecosistema Hadoop: hive, impala, pig, sqoop, hue
-Arquitectura de un cluster MapReduce V1
-Arquitectura Yarn
-Tipos de despliegue Hadoop
EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 6: INTRODUCCIÓN A SCALA 15 horas

OBJETIVOS:
Conocer la programación funcional en Scala para su posterior uso en Spark.

CONTENIDOS:
-Introducción a la programación en Scala
-Estructuras de control básicas
-Tipos de datos en Scasla
-Colecciones en Scala
-Programación Orientada a Objetos
EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 7: SPARK 30 horas

OBJETIVOS:
Conocer la arquitectura Spak y su impacto en el mundo Big Data. Procesamiento a gran escala con Spark.

CONTENIDOS:
-Introducción a Apache Spark
-Creación y manejo de RDDs
-Pair RDDs
-Spark y MapReduce
-HDFS y Spark
-Spark en cluster
-Spark Streaming
-Programación paralela en Spark
EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

PROYECTO PROFESIONAL EN BIG DATA (opcional) 50 horas

PRÁCTICAS EN EMPRESAS (opcionales) 3 meses
MATERIALES, BIBLIOGRAFÍA Y DOCUMENTACIÓN

Se prevé la entrega de 4 manuales de editorial que cubrirán los temas más importantes del Master.
* Durante el Master se entregará a los alumnos/as toda la documentación (en formato CD, DVD, papel, etc…) necesaria, a juicio del Director Técnico, para cubrir todas las materias del Master.
* Si el alumno/a ya dispone de estos manuales, puede solicitar el cambio por otros de igual o menor precio de mercado. Para ello deberá avisar con suficiente antelación.
* Los alumnos en modalidad VideoPresencial recibirán toda la documentación en su domicilio. Grupo ATRIUM se hará cargo del envío en Península e Islas. Los envíos fuera de España serán por cuenta del alumno. Grupo ATRIUM no se hará cargo del 2º envío en caso de devoluciones por errores en la dirección suministrada por el alumno/a.

PROYECTO PROFESIONAL EN BIG DATA PROCESSING (opcional)
El alumno que lo desee, podrá realizar en paralelo a las clases lectivas, un proyecto que presentará a su instructor al finalizar el Master. Este proyecto deberá versar sobre un tema de desarrollo profesional (propuesto por el alumno o por ATRIUM) utilizando las tecnologías impartidas en el Master. El alumno que lo realice tendrá una mención especial en su diploma y tendrá prioridad en nuestra bolsa de empleo.

Para facilitar la realización del proyecto, el alumno dispondrá del aula de Grupo ATRIUM durante 1 hora adicional a las sesiones lectivas del Master (consultar disponibilidad-sólo presencial). De esta forma podrá realizar su trabajo sin salir del aula.

PROGRAMA DE PRÁCTICAS DE FIN DE MASTER (opcional)
Al finalizar el curso los alumnos tendrán conocimientos de nivel medio-alto sobre las tecnologías recogidas en el Master, tanto a nivel teórico como práctico. Estarán, en suma, preparados para enfrentarse a la vida laboral, pero no tendrán experiencia profesional real.

Para facilitar esta incorporación laboral, el Master de Grupo ATRIUM incluye la posibilidad de realizar un periodo de PRÁCTICAS en empresas, con una duración aproximada de 3 meses. Estas prácticas son voluntarias.

El departamento de Recursos Humanos de Grupo ATRIUM colaborará activamente en la búsqueda de esta práctica laboral no remunerada, aunque también es posible que el alumno seleccione una empresa para prácticas. Las empresas que acojan a los estudiantes no estarán obligadas a efectuar ningún desembolso.

En las últimas ediciones de nuestros Masters (años 2007-actualidad) cerca del 100% de los alumnos que lo desearon, comenzaron a trabajar en empresas al finalizar sus estudios.

PREPARACIÓN DE EXÁMENES DE CERTIFICACIÓN

Este Master de tecnologías BIG_DATA no tiene como objetivo la preparación de ninguna certificación en concreto. No obstante, si algún alumno estuviere interesado en preparar alguna certificación específica, desde GRUPO ATRIUM podemos prestarle apoyo para lograr su objetivo (búsqueda de manuales de preparación, exámenes de prueba, aulas para estudio, profesores de apoyo, etc…) Consúltanos sobre las diferentes opciones disponibles.

Duración del Máster

Master BIG_DATA: 200 horas presenciales + 50 horas de proyecto + 150 h. Prácticas en Empresas.
PVP Master Presencial: 3.500 €/persona (consulte descuentos y promociones disponibles)
PVP M. VídeoPresencial: 2.975 €/persona (consulte descuentos y promociones disponibles)

Horario y turnos:
Próximamente Metodol.
Semipres y Telepresencial
a. Mañanas BDP 18_4:  25 Junio - 30 Septiembre 2018. Hora: 9:00 - 14:00 horas (lunes a viernes - 25 horas semanales)
b. Noches BDP 18_5:  25 Junio - 20 Noviembre 2018. Hora: 19:00 - 22:30 horas (lunes a jueves - 14 horas semanales)
c. Findes BDP 18_6:  22 Junio - 21 Diciembre 2018. Hora 16:00 - 21:00 h. (viernes) + 9:30 - 14:30 h. (sábados) (10 horas semana)

Otros datos del Máster

¿Debería cursar el programa?

Nuestra experiencia en formación TIC desde el año 1999 nos permite ofrecer este Master que garantizará a los alumnos una formación de gran calidad y orientará su carrera profesional hacia el mundo del BIG_DATA_PROCESSING.