Máster en Big Data Engineer

Objetivos

El Máster en Big Data Engineer prepara al alumno para:

  • Entender el concepto de escalabilidad horizontal y su relación con los sistemas distribuidos.
  • Diferenciar entre las diferentes tipologías y usos de los sistemas distribuidos.
  • Diseñar arquitecturas en base de sistemas distribuidos para cubrir tareas de procesamiento, transporte y almacenamiento de datos.
  • Familiarizarse con los diferentes tipos de herramientas para el tratado masivo de datos.
  • Tener la capacidad de elegir la herramienta más adecuada en cada caso.
  • Tener conocimientos prácticos para poder solucionar problemas reales utilizando plataformas como Hadoop, Spark o Kafka.
  • Adquirir capacidades de diseño y gestión de sistemas distribuidos.
  • Aplicar las capacidades de administración de sistemas para montar sistemas de alta escalabilidad.
  • Identificar fuentes de información y definir procesos de obtención y actualización de datos.
  • Aplicar los principales estimadores univariables: recuento, media, mediana y desviación estándar.
  • Trabajar con los principales métodos de análisis bivariables: tablas de contingencia, correlación y regresión.
  • Trabajar con los principales métodos de análisis multivariables: árboles de decisión, agrupación (clustering), factorial y regresión.
  • Comprender técnicas de analítica avanzada sobre conjuntos de datos complejos, tales como grafos, texto o series temporales.
  • Aprender los fundamentos en los cuales se basan las técnicas de inteligencia artificial para extraer modelos predictivos a partir de un conjunto de datos.
  • Ser capaz de trabajar con un especialista en Machine Learning, y saber qué hay que tener en cuenta para trasladar sus ideas en un producto real.
  • Saber cómo implementar un entrenador de modelos predictivos analíticos, y escalarlo a grandes volúmenes de datos.
  • Conocer el concepto data driven y su correcta aplicación a nivel empresarial.
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