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Curso de Especialización de FP en Big Data

Curso de Especialización de FP en Big Data

CES. Escuela Superior de Imagen y Sonido

Curso presencial

Madrid


Precio a consultar

Duración : 6 Meses

El Máster de F.P. en Big Data pretende atender las demandas de profesionales cualificados en el mercado laboral de las Nuevas Tecnologías, formando a nuevas generaciones de graduados de formación profesional que puedan especializarse en el ámbito. Para ello, los alumnos se familiarizarán con las herramientas empleadas en el oficio, como Hadoop, MongoDB, Python, Lenguaje R, Apache Spark, Apache Storm y Elasticsearch, entre otras.

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Madrid
Enero 2025

Objetivos

- Conocerás las bases de los modelos, arquitecturas y lenguajes de programación habituales. - Conocerás y manejarás las diferentes opciones de almacenamiento masivo de datos seleccionando la herramienta más adecuada en cada caso. - Elaborarás conclusiones e informes del tratamiento de datos masivos, tanto estructurados como no estructurados, una vez integrados y depurados. - Valorarás y comprenderás la importancia estratégica del análisis de macrodatos en la toma de decisiones empresariales. - Obtendrás una visión global del impacto de los proyectos basados en Big Data en el desarrollo y gestión empresarial. - Conocerás y utilizarás de forma adecuada herramientas de procesamiento de datos en infraestructuras Big Data. Instalarás, configurarás y administrarás sistemas Big Data.

Requisitos

Para acceder al Grado Superior en Máster de F.P. en Big Data de Escuela CES Madrid es muy sencillo si cumples alguno de los siguientes requisitos: - Técnico Superior en Administración de Sistemas Informáticos en Red. - Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma. - Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Web. - Técnico Superior en Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos. - Técnico Superior en Mantenimiento Electrónico.

Temario completo de este curso

Programación en Entornos BigData

  • Lenguajes para Big Data
  • Entrada y salida de datos
  • Entornos de desarrollo
  • Análisis y visualización de datos

Frameworks para BigData

  • Infraestructuras para Big Data
  • Componentes de la arquitectura Big Data
  • Almacenamiento distribuido
  • Administración de entornos Big Data

Procesamiento de datos

  • Ingesta de datos
  • Pre procesado de datos
  • Procesamiento de datos

Bases de datos no relacionales

  • Arquitecturas disponibles para el almacenamiento masivo de datos
  • Casos de uso para cada arquitectura
  • Bases de datos no relacionales
  • Consulta de datos
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