Màster en Big Data Engineer

Programa

1. Introducció als sistemes distribuïts
1.1. Introducció als sistemes distribuïts
1.2. Propietats dels sistemes distribuïts
1.3. Tècniques per a la implementació dels sistemes distribuïts
1.4. Tipologies de sistemes distribuïts (i exemples)

2. Eines de Big Data
2.1. Emmagatzematge de grans volums de dades: sistemes d’arxius distribuïts i NoSQL
2.2. Processament escalable: Hadoop, MapReduce i Spark
2.3. Ingestió i transmissió de dades: sistemes de cues i Kafka
2.4. Eines d’explotació de dades

3. Gestió d’infraestructures Big Data
3.1. Introducció a la gestió de clústers
3.2. Tipus d’infraestructures
3.3. Gestió de recursos
3.4. Devops i el paradigma IaC
3.5. Eines per a la gestió de clúster

4. El procés d’anàlisi de dades
4.1. El mètode analític: descriptiu, predictiu i prescriptiu
4.2. Fonts d’informació disponibles
4.3. Obtenció, emmagatzematge i anàlisi de la informació disponible
4.4. Preprocés d’informació per a l’anàlisi
4.5. Definició del procés de mostreig

5. Fonaments d’estadística
5.1. Principis bàsics de probabilitat
5.2. Estimadors univariables: recompte, mitjana, mediana i desviació estàndard
5.3. Estimadors bivariables: taules de contingència, correlació i regressió
5.4. Estimadors multivariables: segmentació, relació, reducció i previsió

6. Analítica avançada
6.1. Analítica avançada: computació sobre grafs
6.2. Analítica avançada: computació sobre text
6.3. Analítica avançada: computació de sèries temporals
6.4. Introducció al machine learning
6.5. Mètodes d’aprenentatge automàtic supervisat
6.6. Mètodes d’aprenentatge automàtic no supervisat
6.7. Xarxes neuronals i deep learning
6.8. Implementació de models predictius

7. Data Driven Approach
7.1. Introducció al data driven
7.2. La cultura com a base de la presa de decisions
7.3. La dada
7.4. La taula executiva orientada a les dades

8. Data Project Management
8.1. Gestió dels sistemes d’informació
8.2. Gestió de projectes Big Data
8.3. Governança de les dades
8.4. La metodologia agile
8.5. Ètica i lleis

9. Extracció d’Insights
9.1. Introducció al business intelligence
9.2. Implementació d’una estratègia business analytics en la organització
9.3. Traducció de necessitats d’informació en indicadors (KPIs)
9.4. Representació gràfica d’informació

10. Projecte final

Presentació
Objectius
Destinataris
Quadre docent
Sortides professionals
Descomptes i beques
Presentació del Màster