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Máster en Arquitectura de datos en Cloud (mCLOUD)
1ª Edición
Máster en Arquitectura de datos en Cloud (mCLOUD)
Inscripción
ABIERTA
CONVOCATORIA
Fechas:
De 04/02/2022 a 05/11/2022
Lugar:
Palacio de la Bolsa - Virtual
Horario:
Viernes de 16 a 21 h. y Sábados de 9 a 13h.
Duración:
350 horas
Precio:
8.750 €
  • Presentación
  • Dirigido A
  • Objetivo
  • Temario
  • Observaciones
  • Ponentes

Presentación

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.

En colaboración con

 El Máster de Arquitecturas de Datos en Cloud está fundamentalmente dirigido a los siguientes perfiles.

  • Profesionales Tecnológicos. Profesionales con conocimientos en sistemas de información con formación universitaria en Informática o FP, que tienen como motivación su trasformación personal adquiriendo nuevas áreas de conocimiento.
  • Profesionales en programación. Profesionales en el desarrollo de aplicaciones que tiene como motivación ampliar su conocimiento a otro tipo de arquitecturas de desarrollo y conocimiento.
  • Profesionales de Negocio. Profesionales no tecnológicos que tiene como motivación transformarse personalmente adquiriendo conocimientos técnicos que le permitan desarrollar sus funciones en la era digital.

CONOCIMIENTOS PREVIOS NECESARIOS

  • Conocimiento y manejo a nivel de usuario de herramientas de visualización de información (p.ej. Microsoft Excel)
  • Conocimientos en estructuración de procesos.
  • Fluidez en el uso de ordenadores.

 

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 ServicesGoogle 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:  

  • Arquitectura. ¿Cómo se diseña un sistema de información orientado a la gestión de datos? La utilización en el mundo empresarial de sistemas de gestión de datos integrados en los procesos de negocio es cada vez mayor. 
  • Implementación. ¿Cómo se implementa un sistema de información? Se pondrá foco en las metodologías empleadas para gestionar el trabajo en equipo y como conseguir aumentar los niveles de eficiencia en estos equipos. 
  • Programación. Se obtendrá un nivel de programación necesario por un perfil de Data Science que nos permitirá gestionar datos de forma eficiente.

 

Programa

=== 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:

  • Un 70% de la nota final se evaluará con la entrega de diversas prácticas realizadas individualmente.
  • El 30% restante se evaluará con el trabajo de fin de máster consistente en el diseño e implementación de un sistema de información para la gestión de datos.
  • Tanto la media de las prácticas, como el TFM, deben estar aprobados para superar el máster y obtener el título correspondiente.
  • Los alumnos que no cumplan con estos requisitos podrán recibir un certificado de asistencia si han asistido al menos al 70% de las sesiones impartidas.

CONOCIMIENTOS PREVIOS NECESARIOS

  • Conocimiento y manejo a nivel de usuario de herramientas de visualización de información (p.ej. Microsoft Excel)
  • Conocimientos en estructuración de procesos.
  • Fluidez en el uso de ordenadores.

RECOMENDACIONES

Se recomienda asistir con portátil con 8 -16 GB de RAM y tarjeta gráfica Nvidia compatible con CUDA (Compute Unified Device Architecture).

 

 

JOSE ANTONIO ESTEBAN SÁNCHEZ

Director Académico del Máster de Arquitectura de Datos en Cloud
Chief Executive Officer en Ironia Fintech

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PACO GONZÁLEZ

Chief Executive Officer en Cartagon

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GONZALO CABELLO

Director de Tecnología en Cartagon

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ALBERTO VALENCIA CARRASCO

AWS / Google Cloud Architect for Cartagon

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