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Programa de Especialización de FP en Big Data

Curso de especialización en Big Data para alumnos de FP

Conviértete en el profesional más demandado por las empresas. ¡Plazas limitadas!

Por qué con IMF:

  • Título Oficial

    Título Oficial

  • Metodología semipresencial

    Metodología semipresencial

  • Bolsa de empleo y prácticas

    Bolsa de empleo y prácticas

  • Becas del 25%

    Becas del 25%

  • Cuotas sin interés

    Cuotas sin interés

Centro homologado por la Comunidad de Madrid (Autorización Nº: 28077798)Ministerio de Educación y Formación Profesional

Sube de nivel con el mejor curso con titulación oficial para ser científico de datos.

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¡Te asesoramos!

Información básica de Protección de Datos:

Responsable: IMF International Business School S.L. +info

Finalidad: La finalidad es el tratamiento de sus datos personales para gestionar nuestra relación comercial y aquellas peticiones que nos haga llegar a través de la página web.

Enviarle, incluso tras la finalización del contrato, comunicaciones comerciales, sobre nuestros productos o servicios, gestionando perfiles comerciales.

Recepción de perfiles profesionales (CV) y otros usos habituales de una web corporativa. +info

Legitimación: En base a la gestión, desarrollo y cumplimiento de la relación comercial.

Interés legítimo o consentimiento del interesado en lo que respecta al envío de comunicaciones comerciales y a la elaboración de perfiles comerciales.

Ud. podrá revocar el consentimiento en cualquier momento. +info

Destinatarios: Organismos oficiales cuando exista una obligación legal.

Empresas del grupo IMF. +info

Derechos: Acceder, rectificar y suprimir los datos, así́ como otros derechos, como se explica en la información adicional. +info

Información Adicional: Puede consultar la información adicional y detallada sobre Protección de Datos en nuestra página web: +info

DATOS DEL PROGRAMA

  • AREA DEL CURSO:
  • Ingeniería y Tecnología
  • MODALIDAD:
  • Semipresencial
  • DIRIGIDO A:
  • Perfiles que deseen orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con el análisis de datos.

  • REQUISITOS DE ACCESO:
  • Para poder cursar el programa de especialización en Big Data será requisito estar en posesión del título de Técnico Superior correspondiente con alguno de los siguientes ciclos formativos de grado superior vinculados a esta formación:

    • Administración de Sistemas Informáticos en Red.
    • Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma.
    • Desarrollo de Aplicaciones Web.
    • Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos. 
    • Automatización y robótica industrial.
    • Mecatrónica Industrial.
  • DURACIÓN:
  • 360 horas
  • EVALUACIÓN:
  • Presencial

POR QUÉ ESTE PROGRAMA

El Centro de Estudios Superiores Profesionales IMF es un centro autorizado por la Consejería de Educación de la Comunidad de Madrid (código de autorización Nº 28077798).

Comunidad de Madrid

 

 

 

 

Los alumnos adquirirán competencias para trabajar, entre otras, con las siguientes tecnologías: Python, R, VirtualBox, Spark, MongoDB, Hadoop, Jupyter, Tensorflow, Qlik, Tableau, Amazon AWS, Scikit-learn

R language Apache Spark MongoDB Hadoop Jupyter Tensorflow

 

 

 

Visitas a empresas

Eventos moda

 

Durante todo el curso académico se programan visitas a empresas del sector para que los alumnos conozcan de primera mano la realidad empresarial. Recientemente nuestros estudiantes han acudido al CyberSOC Academy de Deloitte, al Centro de Tecnologías de la Información de Metro de Madrid, a Indra y NEORIS.

 

 

IMF es centro adscrito la UCM para la EvAU

IMF Formación Profesional es centro adscrito a la Universidad Complutense de Madrid para la Evaluación para el Acceso a la Universidad (EvAU) de nuestra Comunidad Autónoma.

Esto nos permite matricular en la fase voluntaria de la EvAU a todo aquel estudiante interesado en hacer progresión universitaria y cuya nota media del Ciclo Formativo no sea suficiente para el Grado Universitario al que desee acceder. De este modo, podrá mejorar su nota de admisión y tener más posibilidades de acceso a la Universidad.

 


PROGRAMA DE Curso de especialización en Big Data para alumnos de FP

MÓDULO I

Programación en entornos Big Data

  1. Lenguajes para Big Data:
    • Características de los lenguajes de programación para Big Data. 
    • Tipos de datos.
    • Por categorías: estructurados, no estructurados y multi-estructurados o híbridos.
    • Por origen: web y redes sociales, comunicación entre máquinas, transacciones, biométricos y generados por personas.
    • Estructuras de control: de selección, iterativas. Funciones. Recursividad.
    • Librerías específicas.
  2. Entrada y salida de datos:
    • Opciones de entrada y salida habituales.
    • Formatos habituales en Big Data.
    • Funciones para trabajar con diferentes formatos.
  3. Entornos de desarrollo:
    • Entornos de desarrollo para programación Big Data.
    • Instalación y configuración de entornos de desarrollo en local.
    • Instalación y configuración de entornos de desarrollo en remoto.
  4. Análisis y visualización de datos:
    • Análisis descriptivo. Utilización de un histórico de datos. Identificación de comportamientos.
    • Análisis predictivo. Creación de modelos. Establecimiento de un patrón e identifcación de las principales tendencias.
    • Análisis prescriptivo. Técnicas de simulación y optimización.
    • Visualización de datos.

MÓDULO II

Frameworks para Big Data

  1. Infraestructuras para Big Data:
    • El paradigma Big Data. Modelo 5V: velocidad, volumen, variedad de los datos, veracidad y valor.
    • Sistemas de computación distribuida: clusters, cloud.
    • Componentes básicos y requisitos para la arquitectura de un sistema Big Data.
  2. Componentes de la arquitectura Big Data:
    • Infraestructura en almacenamiento básica para la ingesta de datos.
    • Infraestructuras para el procesamiento de datos.
    • Herramientas adicionales.
  3. Almacenamiento distribuido:
    • Características de los sistemas de ficheros distribuidos.
    • Almacenamiento de información permanente.
    • Sistemas multiusuario.
    • Transparencia en la identificación y en la ubicación.
    • Escalabilidad.
    • Consistencia y seguridad.
    • Capacidad, redundancia y alta disponibilidad. Tolerancia a fallos.
    • Despliegue de nodos de almacenamiento,
    • Administración y acceso a los datos.
    • Monitorización de sistemas de ficheros distribuidos. Herramientas para monitorizar aplicaciones y servidores.
  4. Administración de entornos Big Data: 
    • Paradigma de computación distribuida y en paralelo, proceso cercano a los datos.
    • Aplicaciones y técnicas de procesamiento distribuido.
    • Ingesta de datos.
    • Metodología MapReduce.
    • Rendimiento y monitorización de los procesos.
    • Administración de seguridad de los datos.

MÓDULO III

Procesamiento de datos

  1. Ingesta de datos:
    • Tecnologías de ingesta de datos.
    • Origen y formato de los datos. Opendata.
    • Latencia y disponibilidad de los datos.
    • Causas de la latencia.
    • Funciones que dependen de la latencia.
    • Formas de mitigar la latencia.
    • Actualizaciones de los datos. Histórico de cambios.
    • Extracción de datos.
  2. Preprocesado de datos:
    • Transformaciones de los datos.
    • Destino de los datos. Consumidores de datos.
    • Calidad de los datos. Formato, origen, veracidad y valor.
    • Seguridad de los datos.
  3. Procesamiento de datos:
    • Introducción a los sistemas de procesamiento Big Data.
    • Procesamiento por lotes. Aplicaciones y características.
    • Procesamiento en streaming. Aplicaciones y características.

MÓDULO IV

Bases de datos no relacionales

  1. Arquitecturas disponibles para el almacenamiento masivo de datos:
    • Características principales, criterios de selección.
    • Documental. Catálogos, perfles de usuario y sistemas de administración de contenido.
    • Clave-valor. Escalado horizontal.
    • Basado en columnas. Familias de columnas.
    • Grafos. Nodos y bordes.
    • Series temporales.
    • Datos de objetos.
    • Datos de índice externo.
  2. Casos de uso para cada arquitectura:
    • Documental.
    • Clave-valor.
    • Basado en columnas.
    • Grafos. 
  3. Bases de datos no relacionales:
    • Características principales: flexibilidad, escalabilidad, alto rendimiento y funcionabilidad.
    • Ejemplos de uso más frecuente.
    • Instalación y administración de bases de datos no relacionales
    • Técnicas y procedimientos.
  4. Consulta de datos:
    • Principales herramientas. Características y criterios de selección.
    • Programación de consultas y búsquedas en función de la arquitectura utilizada.

OBJETIVOS DEL Curso de especialización en Big Data para alumnos de FP

  • Valorar y comprender la importancia estratégica del análisis de macrodatos en la toma de decisiones empresariales.
  • Obtener una visión global del impacto de los proyectos basados en Big Data en el desarrollo y gestión empresarial. 
  • Instalar, configurar y administrar sistemas Big Data.
  • Conocer y utilizar de forma adecuada herramientas de procesamiento de datos en infraestructuras Big Data.
  • Conocer las bases de los modelos, arquitecturas y lenguajes de programación habituales en Big Data.
  • Conocer y manejar diferentes opciones de almacenamiento masivo de datos seleccionando la herramienta más adecuada en cada caso.
  • Elaborar conclusiones e informes del tratamiento de datos masivos estructurados y no estructurados, una vez integrados y depurados adecuadamente.

PROCESO DE ADMISIÓN

PASO 1

Cumplimentar y enviar el formulario de Solicitud de Admisión junto con la documentación necesaria que te indicamos en dicho formulario. Para poder matricularte en un Ciclo Formativo de Grado Superior es imprescindible que cumplas los requisitos de acceso.

 

PASO 2

Nuestro asesor te confirmará la admisión en el ciclo solicitado y le informará de las becas IMF y de las becas oficiales y los trámites a seguir para solicitarlas si el alumno/a lo desea.

 

METODOLOGÍA

La modalidad de la formación es semipresencial, con clases presenciales en grupos reducidos de máximo 26 alumnos junto con actividades a distancia.

La formación será eminentemente práctica, utilizando una metodología por proyectos, muy orientada a las aplicaciones de las técnicas estudiadas y a la extracción del valor del dato. Lo que se busca ante todo es que, cuando el alumno complete la formación, tenga los conocimientos y habilidades necesarias para enfrentarse a los retos que se va a encontrar en el mundo de la empresa.

La asistencia a las actividades presenciales es obligatoria. Las actividades que se programen a distancia cuentan con el soporte de una plataforma virtual y su seguimiento se llevará a cabo mediante una tutoría lectiva semanal por cada módulo profesional con carga horaria a distancia.

Los estudiantes podrán complementar su formación con la asistencia a los eventos que mensualmente organiza IMF Institución Académica: masterclasses, mesas redondas, ponencias y presentaciones.

 

Requisitos del ordenador del alumno:

  • Procesador: Mínimo i5 6000 (o superior), recomendable i7
  • RAM: Mínimo 12 GB, recomendable 16 GB (o superior)
  • Almacenamiento: Mínimo 1 TB entre unidades internas y externas.
    • Disco HDD: Mínimo 500 GB (o superior)
    • Disco SDD para el software base: No es imprescindible; sin embargo, mejora enormemente el rendimiento al tener el sistema operativo y el software base instalado sobre el mismo.
  • Es necesario comprobar que se pueden utilizar cómodamente máquinas virtuales VirtualBox con la última versión estable de Ubuntu Linux.
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EVALUACIÓN

Cada módulo tendrá una calificación continua y formativa, distribuida en porcentajes de la siguiente forma: Examen de evaluación presencial (40%) + Trabajo práctico (60%)

Cada módulo profesional del programa de especialización será evaluado en una única convocatoria de evaluación final al término de las actividades formativas. Cada módulo tendrá un máximo de dos convocatorias de examen por curso académico y un total de cuatro convocatorias posible.

La no superación de un módulo en las dos convocatorias del curso académico supondrá que el alumno/a deberá matricularse del módulo/s no superados para poder disfrutar de otras dos convocatorias de evaluación.

Para superar el programa de especialización se requiere la superación de todos los módulos profesionales que incorpore. El programa de especialización superado contará con una calificación final obtenida como resultado de la media aritmética de todos los módulos profesionales que incluya.

Los módulos profesionales incluidos en el programa de especialización en Big Data no podrán ser objeto de convalidación ni exención.

Los estudiantes que superen satisfactoriamente esta formación, conseguirán:

  • Título Oficial de Programa de Especialización en Big Data. Homologado por la Comunidad de Madrid (según la Orden 1830/2020, de la Consejería de Educación y Juventud)
  • Título del Curso de Metodologías Ágiles: Scrum Master por IMF Smart Education

 

IMF Business School ofrece el servicio para gestionar la Apostilla de la Haya sobre tu título. Este sello certifica la autenticidad de la firma del mismo, reconociéndolo en cualquier país del Convenio de la Haya de 5 de octubre de 1961, sin necesidad de cualquier otra autenticación.

El coste de este servicio es de 230€ por cada título. Si deseas matricularte como nuevo alumno en IMF Business School, puedes solicitar este servicio durante el proceso de matriculación. Si eres antiguo alumno de la escuela, o estás estudiando actualmente con nosotros, y no has solicitado anteriormente la apostilla de tu título, contacta con nosotros en el 900 31 81 11 (+34 913645157 desde fuera de España) y te informaremos.

Las personas que hayan obtenido la documentación acreditativa de la superación de este programa de especialización podrán ejercer su actividad en el sector de las Tecnologías de la Información y la Comunicación y el análisis de datos a gran escala como operadores y asesores en el tratamiento de macrodatos.

Según datos facilitados por Invest In Madrid, la oficina regional para la promoción y atracción de la inversión extranjera en la Comunidad de Madrid, en España el sector de Big Data muestra una tasa de crecimiento del 30% cada año, siete veces más que la inversión tecnológica tradicional, lo que le ha convertido en el cuarto país de la Unión Europea con más empleos tecnológicos.

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FACILIDADES DE PAGO:

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