El curso imparte los fundamentos del Big Data y muestra cómo se utilizan las tecnologías y los marcos modernos para el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos. Los participantes aprenderán sobre soluciones de Big Data basadas en la nube, Apache Spark, flujos de datos, lagos de datos y bases de datos NoSQL. Además, se tratarán métodos de visualización de datos, los fundamentos de la inteligencia artificial, así como aspectos importantes de la gobernanza de datos, la protección de datos y la ética de los datos.
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Tipo de titulación: Certificado "Especialista en Big Data"
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Examen final: Praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation
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Horario de las clases: A tiempo completoDe lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
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Lengua de enseñanza: Alemán
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Duración: 4 Semanas
¿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
Introducción a la minería de datos
Papel de la IA y los sistemas basados en datos en el entorno de los grandes datos
Introducción a los marcos de big data (aprox. 2 días)
Soluciones de big data en la nube (visión general de AWS, Azure, GCP)
Patrones de acceso a datos
Almacenamiento de datos
Introducción a los lagos de datos y almacenes de datos
Visión general de Apache Hadoop y Spark
Procesamiento de datos distribuidos con Spark (aprox. 3 días)
Fundamentos de los sistemas distribuidos
Apache Spark (Core y SQL)
Comparación de diferentes enfoques para el procesamiento de datos
Procesamiento de grandes cantidades de datos
Introducción a flujos de trabajo sencillos de ML con Spark
Canalización e integración de datos (aprox. 2 días)
Procesos ETL y ELT
Procesamiento por lotes frente a streaming
Conceptos básicos de canalización de datos
Introducción a la orquestación (por ejemplo, visión general de Airflow)
Calidad y preparación de datos
Componentes (aprox. 2 días)
Breve presentación de las distintas herramientas
Transferencia de datos
Visión general de la gestión de recursos en sistemas de big data
Ecosistema Hadoop
Profundización en Apache Spark
Introducción a las tecnologías de streaming
NoSQL y almacenamiento de datos (aprox. 2 días)
Teorema CAP
ACID y BASE
Tipos de bases de datos
HBase
Introducción a las bases de datos orientadas a documentos
Introducción a los formatos de almacenamiento
Visión general de los enfoques de data lakehouse
Visualización de Big Data (aprox. 2 días)
Teorías de la visualización
Selección de diagramas
Nuevos tipos de diagramas
Herramientas para la visualización de datos
Introducción a las herramientas de BI (por ejemplo, Power BI, Tableau)
Fundamentos de la toma de decisiones basada en datos
Gobernanza y protección de datos (aprox. 1 día)
Conceptos básicos del GDPR en el contexto de los datos
Ética y tratamiento responsable de los datos
Calidad de los datos y conceptos de gobernanza
Controles de acceso y seguridad
Conceptos básicos del uso responsable de la IA
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 regularmente.
Al finalizar el curso, serás capaz de procesar grandes volúmenes de datos no estructurados con la ayuda de herramientas y tecnologías en la nube. Tendrás conocimientos sobre los marcos actuales de big data, podrás analizar datos, aplicar métodos basados en la inteligencia artificial y visualizar los resultados de forma atractiva.
El curso está dirigido a licenciados en informática, informática empresarial, matemáticas o una titulación comparable.
Dado que las empresas tienen que gestionar y estructurar volúmenes de datos cada vez mayores para analizar y orientar sus procesos empresariales, los conocimientos de tratamiento de datos son muy demandados en todos los sectores.
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).