Ingeniero en Big Data con los fundamentos ITIL® 4 en Gestión de Servicios Informáticos y PRINCE2® 7 en Gestión de Proyectos

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. A continuación, te introducirás en el big data utilizando software específico del sector que se utiliza para almacenar, procesar y calcular grandes cantidades de datos. Por último, ampliarás tus conocimientos sobre el método de optimización de procesos ITIL® y el método de gestión de proyectos informáticos PRINCE2®, y también aprenderás cómo se utiliza la inteligencia artificial en la profesión.
  • Tipo de titulación: Certificado "Ingeniero de Big Data
    Certificado "Fundamentos de ITIL® 4 en Gestión de Servicios de TI"
    Certificado "PRINCE2® 7 Foundation en Gestión de Proyectos"
  • Cualificaciones adicionales: Certificado de "Ingeniero de Datos
    Certificado "Especialista en Big Data"
  • Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
    ITIL® 4 Foundation in IT Service Management (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
    PRINCE2® 7 Foundation in Project Management (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
  • 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: 12 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

Fundamentos de ITIL® 4 en Gestión de Servicios de TI

Comprensión de los conceptos clave de la gestión de servicios de TI (aprox. 2 días)

Introducción al concepto de servicio

El esquema de cualificación ITIL

Definición de términos importantes en la gestión de servicios TI ITSM

Conceptos clave de la creación de valor a través de los servicios

Conceptos clave de la gestión de relaciones


Conceptos básicos de ITIL® (aprox. 2 días)

Los principios rectores de ITIL

Tipo, uso e interacción de los principios rectores

Las cuatro dimensiones de la gestión de servicios

Los Sistemas de Valor del Servicio (SVS) de ITIL® y sus componentes

La Cadena de Valor del Servicio, sus actividades y su interacción


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


Las Prácticas ITIL® (aprox. 3 días)

Las siete Prácticas ITIL® más importantes

El propósito de las otras ocho Prácticas ITIL


Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación (aprox. 3 días)

PRINCE2® 7 Foundation en Gestión de Proyectos

Introducción a la gestión de proyectos basada en PRINCE2® (aprox. 1 día)

Definición y características de un proyecto

Ciclo de control de la gestión de proyectos y las seis dimensiones del proyecto

Desafíos en la gestión de proyectos: ¿por qué fracasan los proyectos?

Ventajas del método de gestión de proyectos PRINCE2

Entornos cliente-proveedor

Proyectos en un entorno comercial

Estructura del método PRINCE2® y sus cinco componentes integrados


Los principios básicos de PRINCE2® (aprox. 1 día)

Los siete principios básicos de PRINCE2

Enunciados y contenidos de los principios básicos

Relación entre los principios básicos y los temas PRINCE2

Adaptación de PRINCE2® al entorno del proyecto


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


La importancia de las personas en los proyectos PRINCE2® (aprox. 1 día)

Gestión del cambio

Liderazgo y gestión

Comunicación en el proyecto


Los siete temas de PRINCE2® (aprox. 3 días)

Caso empresarial (enfoque de gestión de beneficios y enfoque de gestión de la sostenibilidad)

Organización (estructura del proyecto, funciones y responsabilidades)

Creación de planes

Planificación y control de la calidad

Gestión de riesgos

Gestión de problemas

Control del progreso del proyecto


Los siete procesos PRINCE2® (aprox. 2 días)

Interacción de los siete procesos PRINCE2® en el proceso del proyecto

Actividades en los respectivos procesos PRINCE2

Preparar, dirigir e iniciar un proyecto

Controlar una fase

Gestión de la entrega del producto

Gestionar las transiciones de fase

Cerrar un proyecto


Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación (aprox. 2 días)



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.

Además, dispondrás de importantes conocimientos especializados para evaluar y optimizar los procesos y la calidad de servicio de las empresas y también estarás familiarizado con los términos y conceptos de la Biblioteca de Infraestructuras de TI (ITIL®). También podrás trabajar en proyectos PRINCE2® y estarás familiarizado con sus procesos y terminología. También será capaz de planificar y ejecutar proyectos de TI y medir su éxito.

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.

Con conocimientos de gestión de proyectos y servicios informáticos con ITIL® y PRINCE2®, dispondrá de una cualificación adicional muy demandada, especialmente en el sector informático.

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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