Especialización de Big Data
Programa académico
Los productos y servicios actuales se fundamentan en datos históricos, contextuales y en tiempo real que se tienen que capturar, procesar, almacenar, analizar y representar de forma eficiente mediante tecnologías de big data.
Esta especialidad se dirige a proporcionar al profesional de perfil tecnológico capacidades prácticas para diseñar e implementar sistemas de big data 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 asignaturas siguientes:
- Data lakes (6 créditos): en esta asignatura se aprende a crear un lago de datos (data lakes) que complementa la factoría de información organizativa. Se presenta conceptualmente la arquitectura de un lago de datos 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 cual se utilizan diferentes herramientas especializadas.
- Tecnologías de batch processing (6 créditos): en los proyectos de datos masivos (big data), uno de los casos de uso principales es el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos en largos periodos de tiempos. 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 cual se utilizan diferentes herramientas especializadas.
- Tecnologías de stream processing (6 créditos): en los proyectos de datos masivos (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. Mediante la resolución de un caso práctico se dan a conocer estas tecnologías de manera teórica y práctica.
Durante el curso, el estudiante trabaja con herramientas especializadas como Cloudera, así como con los frameworks de procesamiento Apache Flink, Apache Spark o Storm. La universidad cuenta con un ecosistema de datos propio para realizar las actividades prácticas.
Recursos comunes para el aprendizaje
El estudiante dispone a lo largo del programa de recursos comunes de apoyo y aprendizaje:
- Una asignatura transversal optativa de adquisición de competencias digitales (Aprovechar las TIC en posgrado), que tiene por objeto 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 servicio de apoyo en el uso de las herramientas. El programa tiene acuerdos con los principales fabricantes de software de BI y big data, 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 apoyo al estudiante durante todo el programa en temas relacionados con la programación, especialmente en lenguaje R.
- Un conjunto de recursos para el aprendizaje no guiado: un blog sobre temas de actualidad, un canal de vídeo, varias webs propias, una wiki sobre el uso de las herramientas de laboratorio, un repositorio de casos y proyectos de fin de carrera, acceso a las bases de datos de la empresa de prospectiva Gartner, a la Biblioteca Virtual de la Universidad y a la red de recursos de las bibliotecas públicas.
- Recursos de nivelación, como por ejemplo tutoriales, vídeos y materiales docentes de otros programas de la UOC, para aquellos estudiantes que presenten carencias de formación en ámbitos de empresa, sistemas de información, estadística o tecnologías.
- Una bolsa de trabajo, tanto para ofertas de trabajo estable como para la realización de prácticas voluntarias en empresas.
Herramientas de software
La UOC tiene acuerdos de colaboración estable con los programas académicos de IBM, Microsoft, Cloudera, QlikView y Tableau. Así mismo, estamos evaluando continuamente 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 la cual disponemos de manuales, tutoriales y una web de contenidos. Nuestra herramienta de referencia en la explotación y análisis de datos masivos 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).
En la descripción de cada especialidad y asignatura, se incluyen las herramientas que se utilizan para el aprendizaje. Esta descripción puede cambiar en cada convocatoria en función de las necesidades docentes, la actualización del programa y la relación con fabricantes actuales o nuevos.
En la UOC, un crédito ECTS equivale a 25 horas de trabajo del estudiante.
Según el número de créditos ECTS, la duración de los programas de posgrado oscila entre 1 mes y 2 años, aproximadamente:
- Máster propio: 2 años
- Diploma de posgrado: 1 año
- Especialización: 1 semestre (6 meses)
- Curso: entre 1 y 6 meses
La UOC, cuarta mejor universidad de España según el Young University Rankings del Times Higher Education
Pago
fraccionado
Puedes fraccionar en cuotas el pago de tu máster, posgrado o especialización.
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Avalada por las graduadas y graduados
Un 84% volvería a elegir la UOC.
Un 90% estudia y trabaja.
Premiada a nivel internacional
Reconocimientos a su trayectoria, calidad, innovación y excelencia.
87.000 estudiantes
104.501 graduados y graduadas
6.344 docentes
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