Si atendemos a la introducción anterior, dos de los pilares de la transformación digital, el uso de la nube (Cloud) y el Big Data se unen en el concepto de Arquitectura de datos.
Y este concepto de Arquitectura es el valor diferencial de este programa formativo.
En la actualidad existen muchos programas que se centran en el uso de herramientas y en aprender lenguajes de programación.Este enfoque no consigue dotar a los alumnos de las competencias necesarias para que les permitan diseñar soluciones completas de gestión de datos ya que se limitan a la utilización de herramientas concretas sin un enfoque profesional.
El objetivo de este programa formativo es preparar a profesionales para diseñar y ejecutar "Arquitecturas de datos en Cloud".
Metodología
Todas las sesiones están enfocadas con un contenido eminentemente práctico.
Asistencia a clases. Modalidad Presencial y Virtual
Al desarrollo del curso en formato presencial, añadimos la flexibilidad de poder asistir a las sesiones de forma VIRTUAL a través de la difusión de las mismas por streaming en directo. Todas las sesiones se grabarán. De esta manera el alumno que por circunstancias profesionales o personales no pueda asistir a alguna sesión no perderá la continuidad del curso.
Esta circunstancia también ofrece una ventaja añadida para todos aquellos profesionales que residan fuera de Madrid y que tengan dificultades para asistir con regularidad a las clases presenciales, ya que podrán inscribirse al curso en formato virtual sin tener que desplazarse asistiendo a las clases a través del aula virtual.
Si tienes cualquier duda escríbenos a institutobme@grupobme.es y te explicaremos la metodología.
Ejercicios prácticos
La evaluación de los conocimientos adquiridos se realizará mediante la entrega de diversas prácticas, en donde los alumnos dispondrán de un mínimo de 3 semanas para completar los retos propuestos.
Los alumnos tendrán a su disposición las mismas herramientas y esquema de trabajo con las que contarían en un trabajo real.
El peso de las prácticas en la nota final ascenderá al 70%.
Proyecto Fin de Máster
Los alumnos deberán realizar y defender ante un Tribunal un Proyecto Fin de Máster (TFM).
Todos los trabajos consistirán en el diseño y implementación de un sistema de información para la gestión de datos.
A lo largo del máster se realizarán diversas sesiones dedicadas a la gestión de expectativas, uso de herramientas y resolución de dudas.
El peso del proyecto en la nota final ascenderá al 30%.
Es imprescindible aprobar el trabajo de fin de máster para poder realizar la media con las prácticas.
El Máster de Arquitecturas de Datos en Cloud está fundamentalmente dirigido a los siguientes perfiles.
CONOCIMIENTOS PREVIOS NECESARIOS
El objetivo de este programa formativo es preparar a profesionales para diseñar y ejecutar arquitecturas de datos en Cloud mediante la adquisición de competencias reales en las plataformas Cloud más demandadas Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure.
Este programa formativo tiene como aspecto novedoso la unificación, en un solo curso, de 3 caminos formativos con tres enfoques determinados que juntos conforman el objetivo final. Estos tres enfoques se centran en las siguientes áreas de conocimiento:
=== MÓDULO INTRODUCCIÓN A LA ARQUITECTURA DE APLICACIONES === | |
viernes, 1 de octubre de 2021 | Transformación Digital (I) |
sábado, 2 de octubre de 2021 | Transformación Digital (II) |
viernes, 8 de octubre de 2021 | Entornos de trabajo cloud (I) |
sábado, 9 de octubre de 2021 | Entornos de trabajo cloud (II) |
viernes, 15 de octubre de 2021 | Principios Arquitectura Aplicaciones (I) |
sábado, 16 de octubre de 2021 | Principios Arquitectura Aplicaciones (II) |
viernes, 22 de octubre de 2021 | Principios Arquitectura Aplicaciones (III) |
sábado, 23 de octubre de 2021 | Principios Arquitectura Aplicaciones (IV) |
=== MÓDULO METODOLOGÍAS DE DESARROLLO === | |
viernes, 29 de octubre de 2021 | Principios Agile (I) |
sábado, 30 de octubre de 2021 | Principios Agile (II) |
viernes, 5 de noviembre de 2021 | Metodología Scrum (I) |
sábado, 6 de noviembre de 2021 | Metodología Scrum (II) |
viernes, 12 de noviembre de 2021 | Gestión de requisitos. Backlog. - Gestión del Tiempo. Sprints. |
sábado, 13 de noviembre de 2021 | Concepto Devops. Azure DevOps - Integración Continua - Entrega Continua |
=== MÓDULO PROGRAMACIÓN. PRINCIPIOS BÁSICOS === | |
viernes, 19 de noviembre de 2021 | Azure Data Science VM |
sábado, 20 de noviembre de 2021 | Programación en Python.(I) |
viernes, 26 de noviembre de 2021 | Programación en Python (II) |
sábado, 27 de noviembre de 2021 | Lenguaje SQL. Azure SQL. |
viernes, 3 de diciembre de 2021 | Programación sin servidor - Azure Functions. |
sábado, 4 de diciembre de 2021 | Programación sin servidor - AWS Lamda |
viernes, 10 de diciembre de 2021 | Programación sin servidor - Google Functions. |
sábado, 11 de diciembre de 2021 | Uso de API |
viernes, 17 de diciembre de 2021 | Creación de API |
sábado, 18 de diciembre de 2021 | Creación de API |
=== MÓDULO MODELADO DE DATOS === | |
viernes, 7 de enero de 2022 | Modelado Staging Area. |
sábado, 8 de enero de 2022 | Modelado Tabular |
viernes, 14 de enero de 2022 | Microsoft Azure - Modelado Staging. Azure Synapse |
sábado, 15 de enero de 2022 | Microsoft Azure - Modelado Tabular. Azure Analisys Services |
viernes, 21 de enero de 2022 | Microsoft Azure - Base de Datos NoSQL. Azure Cosmo DB |
sábado, 22 de enero de 2022 | Modelado de Datos AWS - Modelado Staging. Amazon SQL |
viernes, 28 de enero de 2022 | Modelado de Datos AWS - Modelado Tabular. Athena |
sábado, 29 de enero de 2022 | Modelado de Datos AWS - Base de Datos NoSQL. Amazon DynamoDB |
viernes, 4 de febrero de 2022 | Modelado Google Cloud - Modelado Staging. Google SQL |
sábado, 5 de febrero de 2022 | Modelado Google Cloud - Modelado Tabular. Google Big Query |
viernes, 11 de febrero de 2022 | Modelado Google Cloud - Base de Datos NoSQL. Google FireStone |
sábado, 12 de febrero de 2022 | Almacenamiento BlockChain |
viernes, 18 de febrero de 2022 | Arquitectura de Datos para la Inteligencia Artificial |
=== MÓDULO PROGRAMACIÓN DEEP LEARNING === | |
sábado, 19 de febrero de 2022 | Visión General. PyTorch |
viernes, 25 de febrero de 2022 | Microsoft. Cognitive Toolkit. ONNX |
sábado, 26 de febrero de 2022 | Google. TensorFlow. Keras |
viernes, 4 de marzo de 2022 | Spark ML |
=== MÓDULO ARQUITECTURA DE DATOS - MICROSOFT AZURE === | |
sábado, 5 de marzo de 2022 | Ingesta. Azure Data Factory |
viernes, 11 de marzo de 2022 | Ingesta. Azure Data Factory. Servicio Integración Datos SSIS. |
sábado, 12 de marzo de 2022 | Visialización.Power BI. Excel |
viernes, 18 de marzo de 2022 | Arquitectura de Datos Tiempo Real. Azure IoT |
sábado, 19 de marzo de 2022 | Arquitectura de Datos Basada en Hadoop - Azure HDInsight |
viernes, 25 de marzo de 2022 | Arquitectura de Datos Basada en Hadoop - Azure DataBricks |
sábado, 26 de marzo de 2022 | Arquitectura de IA. Azure Machine Learning |
viernes, 1 de abril de 2022 | Servicios Cognitivos |
sábado, 2 de abril de 2022 | Automatización. Agentes Virtuales. Bots |
=== MÓDULO ARQUITECTURA DE DATOS - GOOGLE CLOUD === | |
viernes, 8 de abril de 2022 | Ingesta. Google DataFlow |
sábado, 9 de abril de 2022 | Ingesta. Google Composer, Google Dataprep |
viernes, 22 de abril de 2022 | Visialización. Google Data Studio |
sábado, 23 de abril de 2022 | Arquitectura de Datos Tiempo Real. Google Pub/sub |
viernes, 29 de abril de 2022 | Arquitectura de Datos Basada en Hadoop. Google Dataporc |
sábado, 30 de abril de 2022 | Arquitectura de IA en Google Cloud |
viernes, 6 de mayo de 2022 | Servicios Cognitivos |
sábado, 7 de mayo de 2022 | Automatización. Agentes Virtuales. Bots |
=== MÓDULO ARQUITECTURA DE DATOS - AMAZON WEB SERVICES === | |
viernes, 13 de mayo de 2022 | Ingesta. AWS Glue |
sábado, 14 de mayo de 2022 | Visialización. AWS QuickSight |
viernes, 20 de mayo de 2022 | Arquitectura de Datos Tiempo Real. AWS Kinesis |
sábado, 21 de mayo de 2022 | Arquitecturaa de Datos Basada en Hadoop. AWS EMR |
viernes, 27 de mayo de 2022 | Arquitectura de IA. AWS SageMaker |
sábado, 28 de mayo de 2022 | Servicios Cognitivos |
viernes, 3 de junio de 2022 | Automatización. Agentes Virtuales. AWS RoboMake |
=== MÓDULO GESTIÓN DE PROYECTO INNOVACIÓN === | |
sábado, 4 de junio de 2022 | Ideas e Innovación |
viernes, 10 de junio de 2022 | ¿Cómo Hablar en Publico? Story telling |
sábado, 11 de junio de 2022 | Organización de un Proyecto/Organizar un Equipo |
viernes, 17 de junio de 2022 | Presentación. Presentar una Idea |
sábado, 18 de junio de 2022 | Presentación. Presentar un Proyecto/Seguimiento/Entrega |
=== TRABAJO FIN DE MASTER === |
CONDICIONES DE PAGO
Si se realiza el pago del curso en un único abono se aplicará un 10% de descuento.
Las inscripciones realizadas por empresas obtendrán un 15% de descuento en la segunda inscripción y un 20% a partir de la tercera y siguientes.
EVALUACIÓN Y OBTENCIÓN DEL TÍTULO
La evaluación de los conocimientos adquiridos se realizará en base a las siguientes condiciones:
CONOCIMIENTOS PREVIOS NECESARIOS
RECOMENDACIONES
Se recomienda asistir con portátil con 8 -16 GB de RAM y tarjeta gráfica Nvidia compatible con CUDA (Compute Unified Device Architecture).
Director Académico del Máster de Arquitectura de Datos en Cloud
Chief Executive Officer en Ironia Fintech
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Chief Executive Officer en Cartagon
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Director de Tecnología en Cartagon
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AWS / Google Cloud Architect for Cartagon
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