Arquitectura y Tecnología Big Data

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Objetivos y Competencias


Objetivos formativos

El programa pretende proporcionar al alumno una formación integral en tecnologías Big Data que le permita diseñar la arquitectura y seleccionar las tecnologías Big Data más apropiadas en proyectos, así como identificar los beneficios que el tratamiento del Big Data puede aportar.

 

Se pretende formar especialistas en arquitecturas de datos, con sólidos conocimientos de la combinación de tecnologías y arquitecturas Big Data para dar soporte a sistemas de adquisición, ingesta, proceso y analíticos en tiempo real, utilizando arquitecturas de streaming, batch o híbridas.  También se pretende equipar al estudiante con los conocimientos necesarios de infraestructura y despliegue o uso de clusters, así como la operación de los mismos dentro de una filosofía “devops”.

Competencias a adquirir
  • Saber comunicar los resultados de diferentes tareas de análisis a través de gráficos y diagramas a diferentes audiencias.
  • Saber utilizar entornos de data science para un amplio rango de tareas analíticas, incluyendo la preparación y transformación de datos.
  • Contextualizar y guiar las tareas de análisis en contextos de negocio, aplicación o transformación concretos.
  • Aplicar técnicas de análisis estadístico e inferencia a datos de problemas diversos.
  • Utilizar técnicas, herramientas y algoritmos de aprendizaje automático, supervisado y no supervisado, a la creación de modelos predictivos o de asociación y saber evaluarlos, actualizarlos y desplegarlos.
  • Saber seleccionar y aplicar tecnologías de paralelización de datos y desarrollar procesamientos paralelos sobre las mismas con los paradigmas más adecuados.
  • Saber diseñar soluciones para las problemáticas del procesamiento en tiempo real.
  • Saber utilizar servicios y APIs en la nube para el procesamiento de datos paralelo.
  • Saber integrar elementos arquitectónicos y tecnologías diversas para solucionar problemas de almacenamiento, procesamiento y analítica de datos.
  • Saber diseñar bases de datos no convencionales, seleccionando la solución más adecuada para un cierto tratamiento o perfil de aplicación.
  • Seleccionar fuentes de datos abiertas, propietarias o sensorizadas y conocer sus principales formatos y estándares.
  • Aplicar técnicas y herramientas de visualización dinámica y estática de datos a una variedad de situaciones, adaptándolas a audiencias y propósitos diversos.
  • Desarrollar soluciones de paralelización escalables, administrarlas y desplegarlas en entornos con requisitos diversos.
  • Trabajar en equipo y dirigir grupos interdisciplinares centrados en el análisis de datos.
  • Ser capaz de analizar los riesgos legales y éticos asociados con el área de aplicación y relacionarlos con su valor.
  • Saber dimensionar y presupuestar proyectos e infraestructuras de analítica de datos.
  • Elaborar modelos de negocio o de transformación de negocio y sus estrategias y puesta en práctica basados en análisis de coste/beneficio y oportunidades para aplicaciones de analítica de datos.
  • Saber explicar el valor de Big Data y la analítica de negocio para la organización y formular casos y aplicaciones de transformación de negocio basado en ellos.
  • Ser capaz de integrar tecnologías diversas de paralelización, tratamiento y analítica de datos.
  • Seleccionar, diseñar e implantar tecnologías de analítica de operaciones, para el seguimiento de redes y sistemas y su seguridad.
  • Utilizar infraestructuras en la nube o en clusters privados, combinando elementos de NoSQL, sistemas de colas o reactivos y procesamiento batch o streaming, utilizando arquitecturas híbridas cuando sea necesario.
  • Diseñar y desarrollar visualizaciones avanzadas de datos, estáticas, dinámicas y con soporte de streaming.

 

Público al que va dirigido

El programa se dirige a egresados de carreras con un perfil técnico (ingenierías) o profesionales con experiencia de desarrollo, que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, especializándose en cómo implantar y desarrollar soluciones e infraestructuras de Big Data.