Master FP Big Data

Name: Big Data
Brand: Edix
SKU: big-data
Availability: OnlineOnly

Con nuestro máster FP en Big Data te especializarás en el análisis y la gestión de grandes volúmenes de datos. Tendrás las herramientas para convertir la información en valor estratégico para las empresas.

A distancia Clases online

Título UNIR Oficialidad en tramitación

6 meses Inicio octubre 2022

2.500 € Facilidades de pago

Información sin compromiso

Edix (de forma conjunta, como corresponsables del tratamiento EDIX EDUCACIÓN, S.A.U. y PROINNOVA EUROPA S.L.U.), tratará los datos de carácter personal que nos has proporcionado con la finalidad de atender a tu solicitud de envío de información acerca de los productos, servicios, promociones y ofertas del Edix y de otras empresas del grupo Proinnova, por vía telefónica o electrónica. Podrás revocar el consentimiento otorgado, así como ejercitar los derechos reconocidos en los artículos 15 a 22 del Reglamento (UE) 2016/679, mediante solicitud dirigida a c/ Arvaca 12, 28040, Madrid, España, o a la siguiente dirección de correo electrónico: rgpd@edix.com, adjuntando copia de su DNI o documentación acreditativa de su identidad. Si lo deseas puede consultar información adicional y detallada sobre Protección de Datos pinchando aquí.

Lo que vas a aprender en el Máster FP en Big Data

Te entrenarás en el análisis, procesado, mantenimiento y explotación de macrodatos con un objetivo estratégico: ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Aprenderás lenguajes de programación, gestión de bases de datos y cómo desarrollar un modelo de big data que responda a las necesidades de una compañía concreta. Tendrás la llave a la información que de verdad importa.

Oferta exclusiva de lanzamiento: ¡50% de descuento en el precio de tu matrícula!

La demanda de analistas de datos se ha multiplicado por 7 en los últimos 6 años, según Manpower.

Lenguajes y herramientas

Con el máster FP en Big Data te entrenarás en las herramientas y lenguajes más demandados por las empresas del sector.

Titulación del Máster FP en Big Data

Al finalizar el Máster FP en Big Data obtendrás un Título Propio UNIR con reconocimiento de 24 ECTS, además del título homologado oficial del Ministerio de Educación y Formación Profesional (en trámite).

¿Por qué estudiar el Máster FP en Big Data?

Porque nuestro máster en Big Data te prepara para:

Analizar, tratar y extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos.
Diseñar y mantener modelos de big data aplicados a las necesidades y objetivos de todo tipo de organizaciones.
Realizar auditorías de sistemas de almacenamiento y gestión de macrodatos.
Programar en entornos big data.

Requisitos de admisión

Este programa está dirigido a perfiles técnicos que provengan de los siguientes ámbitos de Formación Profesional de Grado Superior:

Administración de Sistemas Informáticos en Red
Desarrollo de Aplicaciones Web
Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma
Mecatrónica Industrial
Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos
Automatización y Robótica Industrial

* Si no cumples con estos requisitos pero estás interesado en cursar el Máster FP en Big Data, consulta con nuestros asesores.

Nuestros programas están planteados para que evoluciones desde cero

Para que no tengas que esperar a poner a prueba tus habilidades.

Plan de formación

Lenguaje Python para big data

Características de los lenguajes de programación para Big Data. Tipos de datos por categorías y por origen. Estructuras de control, funciones y recursividad. Librerías específicas.

Entrada y salida de datos

Opciones de entrada y salida habituales. Formatos más utilizados en Big Data. Funciones para trabajar con distintos formatos.

Entornos de desarrollo

Entornos de desarrollo para programación Big Data. Instalación y configuración de entornos de desarrollo en local y en remoto.

Análisis y visualización de datos

Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. Herramientas de visualización de datos.

Infraestructuras para big data

El paradigma Big Data. Modelo 5V (velocidad, volumen, variedad de datos, veracidad y valor). Sistemas de computación distribuida. Componentes y requisitos para la arquitectura de un sistema Big Data.

Componentes de la arquitectura big data

Infraestructura en almacenamiento básica para la ingesta de datos. Infraestructuras para el procesamiento de datos. Herramientas adicionales.

Almacenamiento distribuido

Características de los sistemas de ficheros distribuidos. Capacidad, redundancia y alta disponibilidad. Despliegue de nodos de almacenamiento. Administración y acceso a los datos. Monitorización de sistemas de ficheros distribuidos.

Administración de entornos big data

Paradigma de computación distribuida y en paralelo. Aplicaciones y técnicas de procesamiento distribuido. Ingesta de datos. Metodología MapReduce. Rendimiento y monitorización de los procesos. Administración de seguridad de los datos.

Aplicaciones big data

Vista general de las aplicaciones del big data y del procesamiento de datos.

Ingesta de datos

Tecnologías de ingesta de datos. Origen y formato de los datos. Opendata. Latencia y disponibilidad de los datos. Actualizaciones de los datos. Extracción de datos.

Preprocesado de datos

Transformaciones de los datos. Destino de los datos. Consumidores de datos. Calidad de los datos. Seguridad de los datos.

Procesamiento de datos

Introducción a los sistemas de procesamiento Big Data. Procesamiento por lotes: aplicaciones y características. Procesamiento en streaming: aplicaciones y características.

Introducción a bases de datos no relacionales

Características principales de las bases de datos NoSQL y diferencias respecto a las bases de datos relacionales. Tipos de bases NoSQL, teorema del CAP y persistencia políglota.

Bases de datos documentales

Casos de uso para documental. Arquitectura de datos, operaciones y herramientas en MongoDB.

Bases de datos columnares

Características principales del modelo columnar. Arquitectura de datos y operaciones CRUD en Cassandra.

Bases de datos clave-valor

Introducción al modelo clave-valor. Arquitectura de datos en Redis y operaciones CRUD en Redis.

Bases de datos orientadas a grafos

Introducción al modelo de grafos y operaciones CRUD en Neo4J.

Otras bases de datos no relacionales

Una muestra de bases de datos NoSQL como son las series temporales, las InfluxBD y las bases de datos de objetos.

Descargar el plan de estudios

Estudiar en Edix

Cómo te vas a especializar en Big Data

Clases online

Que puedes ver en directo o grabadas.

A distancia

Tú eliges el lugar, el dispositivo y el horario.

Prácticas en empresas

Son voluntarias.
Si quieres, las tienes.

Equipo docente

Todos nuestros profesores y equipo docente son profesionales del sector y cuentan con muchos años de experiencia en formación.

Alan Sastre

Coordinador del Máster FP en Big Data · Docente

Fernando Hernández Galán

Coordinador del Máster FP en IA y Big Data

Te contamos nuestra experiencia

Pide una cita por WhatsApp el coordinador del máster FP a distancia en Big Data, la directora de Edix FP o el jefe de estudios para resolver tus dudas.

Alan Sastre

Coordinador del Máster FP en Big Data

Ascensión Blázquez

Directora de Edix FP

Daniel Díaz

Jefe de estudios de Edix FP

Coaching laboral

En Edix creamos profesionales digitales: os formamos y os ayudamos a encontrar un empleo.
Por eso, todas nuestras titulaciones incorporan un programa de coaching laboral enfocado a tu perfil

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primer día

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Experiencias en la escuela

Lo que opinan nuestros alumnos

Hoy finaliza de nuevo una etapa. Gracias Edix por darme la oportunidad de realizar las prácticas en UNIR_GEN con grandes compañeros que me han ayudado, arropado y con los que he podido aprender un poquito más y compartir conocimientos.