Ingeniero de Big Data

Los ingenieros de Big Data se dedican al análisis interdisciplinar y a la conceptualización de soluciones informáticas y de bases de datos. Por ello, el curso te introduce primero en los fundamentos de la inteligencia empresarial, describe los requisitos de la ingeniería de datos y explica el modelado de almacenes de datos y ETL. Por último, te introducirás en el big data utilizando software específico del sector que se utiliza para almacenar, procesar y calcular grandes cantidades de datos. También aprenderás cómo se utiliza la inteligencia artificial en estas áreas.
  • Tipo de titulación: Certificado "Ingeniero de Big Data
  • Cualificaciones adicionales: Certificado de "Ingeniero de Datos
    Certificado "Especialista en Big Data"
  • Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
  • Horario de las clases: A tiempo completo
    De lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
  • Lengua de enseñanza: Alemán
  • Duración: 8 Semanas

Ingeniero de datos

Fundamentos de Business Intelligence (aprox. 2 días)

Campos de aplicación, dimensiones de una arquitectura BI

Fundamentos de la inteligencia empresarial, OLAP, OLTP, tareas de los ingenieros de datos

Data Warehousing (DWH): tratamiento y procesamiento de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados


Gestión de requisitos (aprox. 2 días)

Tareas, objetivos y procedimientos en el análisis de requisitos

Modelización de datos, introducción/modelización con ERM

Introducción/modelado en UML

- Diagramas de clases

- Análisis de casos de uso

- Diagramas de actividad


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


Bases de datos (aprox. 3 días)

Conceptos básicos de los sistemas de bases de datos

Arquitectura de los sistemas de gestión de bases de datos

Aplicación de RDBMS

Implementación del modelo de datos en RDBMS, formas normales

Introducción práctica y teórica a SQL

Límites de las bases de datos relacionales, csv, json


Almacén de datos (aprox. 4 días)

Esquema en estrella

Modelado de datos

Creación de Star Schema en RDBMS

Snowflake Schema, fundamentos, modelado de datos

Creación de Snowflake Schema en RDBMS

Galaxy Schema: Conceptos básicos, modelado de datos

Modificación Lenta de Tablas de Dimensión Tipo 1 a 5 - Restauración, Apilamiento, Reorganización, mini Dimensión y Tipo 5

Introducción a las dimensiones normales, causales, mini y monstruosas, heterogéneas y subdimensiones

Comparación de las orientadas al estado y a la transacción

Tablas de hechos DWH, densidad y almacenamiento


ETL (aprox. 4 días)

Limpieza de datos

- Valores nulos

- Preparación de datos

- Armonización de datos

- Aplicación de expresiones regulares

Comprensión de datos

- Validación de datos

- Análisis estadístico de datos

Protección y seguridad de los datos

Estructura práctica de las rutas ETL

Data Vault 2.0, conceptos básicos, hubs, enlaces, satélites, hash key, hash diff.

Modelización de datos Data Vault

Estructura práctica de un modelo Data Vault - Raw Vault, aplicación práctica de procedimientos hash


Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)

Consolidar los contenidos aprendidos

Presentación de los resultados del proyecto

Especialista en Big Data

¿Qué es el Big Data? (aprox. 1 día)

Volumen, velocidad, variedad, valor, veracidad

Oportunidades y riesgos de las grandes cantidades de datos

Diferenciación: inteligencia empresarial, análisis de datos, ciencia de datos

¿Qué es la minería de datos?


Introducción a Apache Frameworks (aprox. 2 días)

Soluciones de big data en la nube

Patrones de acceso a datos

Almacenamiento de datos


MapReduce (aprox. 3 días)

Filosofía de MapReduce

Cluster Hadoop

Encadenamiento de trabajos MapReduce


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


Componentes (aprox. 3 días)

Breve presentación de las distintas herramientas

Transferencia de datos

Aplicaciones YARN

API JAVA de Hadoop

Apache Spark


NoSQL y HBase (aprox. 3 días)

Teorema CAP

ACID y BASE

Tipos de bases de datos

HBase


Visualizaciónde Big Data (aprox. 3 días)

Teorías de la visualización

Selección de diagramas

Nuevos tipos de diagramas

Herramientas para la visualización de datos


Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)

Consolidar los contenidos aprendidos

Presentación de los resultados del proyecto



Es posible que se produzcan cambios. El contenido del curso se actualiza periódicamente.

Se requieren conocimientos de programación (idealmente Python) y experiencia con bases de datos (SQL).

Domina los procesos de recopilación, preparación, enriquecimiento y transmisión de datos. También puede procesar grandes cantidades de datos no estructurados con la ayuda de software específico del sector. Conoce el marco Apache y sabe visualizar los datos de forma atractiva.

El curso está dirigido a licenciados en informática, informática empresarial, administración de empresas, matemáticas o una titulación comparable.

Los big data se utilizan en las empresas para el análisis interdisciplinar y el diseño de soluciones informáticas en colaboración con los equipos de desarrollo y operaciones. Los ingenieros de Big Data son demandados por empresas grandes y medianas de la industria, el comercio, los servicios y las finanzas.

Su significativo certificado proporciona una visión detallada de las cualificaciones que ha adquirido y mejora sus perspectivas profesionales.

Concepto didáctico

Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).

Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.

 

Aula virtual alfaview

Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.

 

Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).

Estaremos encantados de asesorarte gratuitamente.

0800 3456-500 De lunes a viernes, de 8.00 a 17.00 h.
gratis desde todas las redes alemanas.

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