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Diploma de Posgrado de Big Data y Gestión de Datos

El posgrado de Big Data y Gestión de Datos se dirige a un perfil funcional y técnico interesado en adquirir o completar su formación en arquitectura de sistemas analíticos que incluyen bases de datos analíticos (data warehouse), bases de datos no relacionales (NoSQL) y sistemas de macrodatos (batch processing, data lakes).

Está compuesto por las especialidades:

Semestre 1 ESP2. Gestión de Datos
Semestre 2 ESP4. Big Data

 


Especialidades y asignaturas


ESP2. Gestión de Datos

Esta especialidad se dirige a proporcionar al profesional de perfil tecnológico capacidades prácticas para gestionar y almacenar datos relacionales y no relacionales, así como gestionar los datos como un activo de valor por medio del gobierno de datos.

Se compone de las siguientes asignaturas:

  • Data governance (6 créditos): en esta asignatura, el estudiante se familiariza con el gobierno de datos, una práctica que une personas, procesos y tecnología para cambiar la forma en que los datos son adquiridos, gestionados, mantenidos, transformados en información, compartidos en el contexto de la organización como conocimiento común y sistemáticamente obtenidos por la empresa para mejorar la rentabilidad. El estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (DOC, XLS, PPT) y con herramientas especializadas para el desarrollo de un programa de gobierno de datos (Trifacta o Talend).
  • Bases de datos analíticos (6 créditos): en esta asignatura se aprende a crear un almacén de datos adecuado que ofrezca apoyo en la toma de decisiones de la organización. Se presenta de manera conceptual la arquitectura de almacenamiento (data warehousing) y se dan pautas para construir este tipo de sistemas. La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el que se usan varias herramientas especializadas (Pentaho, Microsoft, Oracle y PostgreSQL).
  • Bases de datos NoSQL (6 créditos): las bases de datos NoSQL constituyen una alternativa a las bases de datos relacionales y son especialmente adecuadas para ciertos dominios de aplicación: dominios que trabajan con grandes volúmenes de datos, dominios donde se necesite una distribución o disponibilidad altas, dominios que trabajan con datos poco estructurados y dominios en los que se establecen múltiples y complejas interrelaciones de los datos. En esta asignatura se presentan los principios y los conceptos de este tipo de bases de datos, los modelos de datos subyacentes y los problemas que presenta la distribución en el almacenamiento y la gestión de los datos. Se trabajan varios tipos de bases de datos NoSQL (clave-valor, documentos, orientadas a columnas y grafos) con herramientas como Riak, MongoDB o Neo4j.


ESP4. Big Data

Esta especialidad se dirige a proporcionar al profesional de perfil tecnológico capacidades prácticas para diseñar e implantar sistemas de macrodatos o big data (batch processing, data lakes) que sean compatibles con las diferentes necesidades analíticas de una organización (diferidas, en tiempo real, multipropósito, orientadas al aprendizaje automático -machine learning-).

Se compone de las siguientes asignaturas:

  • Data lakes (6 créditos): en esta asignatura se aprende a crear un lago de datos (data lake) que complementa la factoría de información organizativa. Se presenta conceptualmente la arquitectura de un lago de datos y se dan pautas para la construcción de este tipo de sistemas. La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el que se usan varias herramientas especializadas (Cloudera y ecosistema de macrodatos).
  • Tecnologías de batch processing (6 créditos): en los proyectos de macrodatos (big data), uno de los principales casos de uso es el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos en largos periodos de tiempo. En esta asignatura se presentan las tecnologías de procesamiento por lotes (batch processing) que responden a esta necesidad. Se dan a conocer estas tecnologías de manera conceptual y práctica mediante la resolución de un caso práctico extenso para el que se usan diferentes herramientas especializadas (Cloudera y ecosistema de macrodatos).
  • Tecnologías de stream processing (6 créditos): en los proyectos de macrodatos (big data), uno de los casos de uso principales es trabajar con datos en tiempo real. En esta asignatura se presentan las tecnologías de procesamiento por flujos (stream processing) que responden a esta necesidad. Se dan a conocer estas tecnologías de manera conceptual y práctica mediante la resolución de un caso práctico extenso para el que se usan diferentes herramientas especializadas (Cloudera y ecosistema de macrodatos).
Recursos para el aprendizaje

El estudiante dispone a lo largo del programa cuenta con recursos comunes de soporte y aprendizaje:

  • Una asignatura transversal optativa de adquisición de competencias digitales (Aprovechar las TIC en posgrado), cuyo objeto es familiarizarse con el uso de las herramientas del campus y aulas de la UOC, y la formación en técnicas de información y comunicación social para la formación virtual.
  • Un laboratorio virtual de tecnologías y herramientas de business intelligence, que da servicios de soporte en el uso de las herramientas. El programa cuenta con acuerdos con los principales fabricantes de software de business intelligence, con empresas de infraestructura virtualizada y con un laboratorio de herramientas de software de código abierto.
  • Un laboratorio virtual de lenguajes de programación, que proporciona soporte al estudiante durante todo el programa en los temas relacionados con la programación, especialmente en el lenguaje R.
  • Un tutor asignado a lo largo de todo el programa, para el seguimiento individualizado del progreso del estudiante, la resolución de incidencias y la coordinación con los docentes. El aula de tutoría proporciona también información de actualidad, anuncios de eventos y cursos y ofertas de empleo.

 
Herramientas de software


La UOC tiene acuerdos de colaboración estable con los programas académicos de IBM, Microsoft, Cloudera, QlikView y Tableau. Así mismo, continuamente estamos evaluando otras herramientas y acuerdos con otros fabricantes.

La UOC ha tenido tradicionalmente un compromiso con el software de código abierto, especialmente en el ámbito de la inteligencia de negocio. Nuestra herramienta de referencia en análisis estadístico y minería de datos es R, por el que disponemos de manuales, tutoriales y una web de contenidos. Nuestra herramienta de referencia en la explotación y análisis de datos masivas son Apache Hadoop y Apache Spark.

Dependiendo de las exigencias de rendimiento del software, algunas aplicaciones se pueden descargar en el ordenador del estudiante o bien acceder a máquinas virtuales de Amazon y Azure desde la misma aula.

Es recomendable disponer de máquinas y SO de 64 bits y 4 GB de RAM mínimo (8 GB recomendadas).

Matrícula abierta


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