¡Fórmate ahora y paga cuando estés trabajando!

Máster en

Big Data Engineering, Cloud Computing & Data Science

Conviértete en un especialista del tratamiento, explotación y analítica de datos. Forma parte de la nueva era de transformación digital siendo capaz de sacar valor a los datos empresariales y predecir tendencias futuras.

Convocatoria

Febrero 2022

Duración

6 meses | 950 horas

Becas

Plazas limitadas

Formato

Online o Semipresencial

Contexto

¿Por qué formarse en Data Engineering hoy?

La explotación de los datos empresariales genera un valor incalculable permitiendo sacar conclusiones precisas y facilitando la toma de decisiones. Las empresas tienen una necesidad, pero no el conocimiento necesario para impulsar esa transformación. Ahí es donde entras tú.

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Puestos de trabajo
en tecnología

Entre 2018 y 2030 habrá 1,6 millones de puestos de trabajo tecnológicos sin cubrir por falta de profesionales en toda Europa y más de 4 millones en Latinoamérica.

Contenido del curso

Los conocimientos de Big data capacitarán al estudiante para realizar soluciones tecnológicas que permitan la limpieza, extracción y manipulación de datos, su análisis y valoración de acuerdo a estrategias por sectores permitirán al estudiante ser especialista en la extracción y descripción del conocimiento oculto que permiten los conjuntos de datos que existen, pero tienen que ser localizados.
La inclusión del Machine learning ayudará a no sólo ser proactivos sino predictivos. Las herramientas y proyectos permitirán al estudiante saber si la solución basada en Machine Learning es convertible en un proyecto viable a nivel empresarial, construir sistemas artificiales capaces de interactuar con su entorno y/o usuarios, pudiendo adaptarse a los cambios. Permitirá diseñar e implementar una arquitectura cognitiva artificial usando las infraestructuras en la nube e interrelacionarlo con los ecosistemas de Big Data.

¡Infórmate ya!

Programa

Comunes

Fundamentos avanzados de Python, best practices de programación, estructuras y el uso de diferentes librerías.

SQL avanzado, BBDD NonSQL (MongoDB, Cassandra, Risk), BBDD relacionales (MySQL o MariaDB).

Python

SQL

Scrum, Kanban Board, Agile.

Gestión de entornos y control de versiones

Metodologías ágiles

¡Descubre la programación ampliada!

Itinerario técnico

HDFS, MapReduce, Yarn, Pig, Hive, Cloudera.

PySpark, Scala, DataFrames, Jupyter Notebooks, RDDs, Databricks.

SparkSQL, Dataframes, PySpark, Scala, Databricks, Optimization, Window operations.

Flume, NiFi, Sqooq.

Apache Kafka, PrestoDB, DStreams, Spark Strucutred Streaming.

Azure (ADLS, Functions, HDinsigth, CosmoDB), AWS (S3, Lambdas, EMR, DynamoDB).

Datalake, Azure, Data Platform, Lakehouse paradigm.

Diferenciar y entender: Business Intelligence, Data Mining, ML, DL, AI, Text-mining, Data Analytics.

Fundamentos básicos de Big Data

Apache Spark básico

Apache Spark avanzado

Adquisición de datos

Procesamiento de Streams

Trabajo de datos sobre el Cloud

Data Lakehouse

Conceptos básicos de Data Sience

Álgebra, Álgebra lineal, Trigonometría, Estadística, Cálculo, Correlaciones.

Minería de datos, Visualización (Matpolip, Dash, Plotly, Ggplot, Seaborn, Geoplotly).

Regression Algorithms, Classification Algorithms, Clustering Algorithms, Forecasting Algorithms.

Redes neuronales, TensorFlow, Keras.

Tokenization, remove stop words, stemming, lemmatization, NER, tf-idf, wordcloud.

Model Fine-tuning, Optimization, Deployment of the ML model.

Fundamentos básicos de estadística

Tratamiento de los datos

Modelado 1: Machine Learning

Modelado 2: Deep Learning

Modelado 3: Text Mining/ NLP

Qué hacer cuando ya tienes el modelo

Continuas

Soft Skills

Inglés

Comunicación efectiva, aprender story telling de los resultados, plan de carrera, role-plays.

Aprender a expresar en inglés el lenguaje técnico con el que se trabaja.

Soft Skills

Comunicación efectiva, aprender Story Telling de los resultados, plan de carrera, Role-plays.

Inglés

Aprender a expresar en inglés el lenguaje técnico con el que se trabaja.

¡Descubre la programación ampliada!

¿A quién va dirigido?

Con base en un conocimiento técnico-tecnológico, el máster de NxtGen te convertirá en un profesional de los datos, permitiéndote comenzar una carrera hacia la excelencia tecnológica. Además, puede plantearse para profesionales que quieran cambiar su especialización.

Acceso directo

Para la realización del Máter en Big Data, Cloud Computing y Machine Learning no es requisito imprescindible disponer de una vía de acceso a estudios universitarios, pero se recomienda disponer de:

Con proceso de selección

Los profesionales sin los títulos directos podrán pasar una prueba que se explica en el proceso de selección, donde se medirá:

Certifícate con nosotros

Conocemos la importancia de obtener las certificaciones correspondientes que defienden el conocimiento que habéis adquirido. Es por eso, que parte de nuestro proceso formativo, pasa por una preparación exhaustiva de certificaciones de renombre costeadas por NxtGen, con fabricantes de prestigio que se encuentran en las mayores empresas a nivel internacional.

A elegir entre:

Ruta DP-900

Primera certificación

Icon
Azure Data Fundamentals DP-900

Segunda certificación

Icon
Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0
Icon
DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure

Ruta AI-900

Primera certificación

Icon
AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals

Segunda certificación

Icon
Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0
Icon
AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Coaches

Big Data Coach

José Antonio Rodríguez

Data Science Coach

Celia Lozano Grijalba

Soft Skills Coach

María Díez Arnáiz

Big Data Coach

David Córdoba Ruiz

Big Data Coach

Francisco Javier Salvado de la Llave

Salidas profesionales

Salidas profesionales inmediatas




Salidas profesionales inmediatas

Big Data & Cloud Consultant
Data Scientist
Data Analyst
Scala Developer
Big Data Engineer
IA Consultant
Python Developer
NLP Consultant

Crecimiento profesional




Crecimiento profesional

Big Data & Cloud Architect
Data Science Technical Lead
Digital Transformation Manager
Chief Information Officer
IT Director Chief
Technical Officer

Máster en

Big Data Engineering, Cloud Computing

& Data Science

Convocatoria

Febrero 2022

Duración

6 meses | 950 horas

Becas

Plazas limitadas

Formato

Online o Semipresencial

Precio

5.100€

Pregunta a nuestros asesores

Descuentos y becas

Contacto

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Preguntas frecuentes

¿Te quedan dudas?

¿Necesito un ordenador propio?

No, nosotros te proveemos del equipamiento necesario para seguir las clases. Al ser presenciales, el ordenador estará disponible en nuestras oficinas, pero siempre trabajamos con portátiles para que, si surge cualquier imprevisto, se pueda estar desde casa. ¡Máxima flexibilidad!

¿Cuenta con un asesoramiento profesional?

El máster está realizado de la mano de los profesionales de Bosonit y Nfq, dándole un acercamiento lo más profesionalizante posible. Olvídate de clases interminables de teoría que no tienen aplicación: aquí te mancharás las manos, romperás y, por tanto, tendrás que arreglar. ¿Te sumas al reto?

¿Qué sucede si me apunto y no puedo asistir?

En primera instancia se paga una reserva de matrícula; el pago completo se pedirá el primer día de clase, cuando se constate la presencia en la primera clase.

¿Hay una bolsa de empleo para los alumni?

Por supuesto. Puedes encontrar las ofertas disponibles pinchando este enlace a la página de bolsa de empleo.

¿Puedo trabajar mientras estudio?

La dedicación estimada y media de los estudios es de 20 horas con guía tutorizada y unas 20 horas de trabajo autónomo. Las clases y retos (tenemos simulaciones de daily, presentaciones, etc) tienen un horario determinado generalmente comprendido entre las 9 y las 17 horas. Eso hace difícil compaginar el máster con un trabajo. 

Sin embargo, podemos extender la duración del máster a más meses en caso de tener jornada partida. Consulta con nuestro equipo de talento tu situación.

¿En qué idioma está el curso?

Aunque las charlas y clases se darán en castellano, muchos materiales o recomendaciones de bibliografía son en inglés. Eso hace preciso que se tenga un nivel B2 en comprensión lectora y lenguaje técnico tecnológico para acceder al curso. 

¿Necesito tener el título cuando realice la pre-inscripción?

No es necesario, y consideraremos los puntos dependiendo el punto exacto que estés en tu carrera formativa. Si que podremos pedirte la matrícula de curso y el certificado de últimas notas. 

¿Cuánto tiempo tengo para acabar el programa?

El programa está pensado para completarse en 6 meses; en caso de tener dificultades, el equipo docente podrá dar otra oportunidad si se considera justificado en la siguiente convocatoria, aunque solo para las pruebas, no para el contenido. 

¿Cómo se preparan las certificaciones?

La escuela cuenta con vouchers propios y de los partners para la preparación de certificaciones, que permiten presentarse lo más preparado posible a las certificaciones propuestas para completar el currículum del candidato. 

¿Tengo un tiempo determinado para sacarme la certificación?

Si, la presentación a los exámenes de certificación que conllevan la matrícula tienen que realizarse hasta un año después del inicio del  curso (si empiezo el Máster el 1 de Febrero tengo hasta el 1 de Febrero del año siguiente). 

¿Qué pasa si no apruebo la certificación?

Se dan dos oportunidades como máximo por certificación, siempre que se encuentren dentro del año para poder presentarse al examen. Fuera de este plazo o de las dos convocatorias, el alumno no accederá de manera gratuita a las mismas. 

¿Tiene prácticas el máster?


El máster está configurado para que los retos expuestos en la segunda parte del programa sirvan como aprendizaje práctico, lo más cerca posible de una experiencia profesional. Sin embargo, puedes proponer tu voluntad de cambiar el sistema de retos por prácticas, y si hay plazas suficientes en el módulo, te ayudaremos a buscar la empresa en la que hacerlo. 

Convocatorias

No te pierdas
la apertura de plazas.

Pronto abriremos la convocatoria para la solicitud de plazas en NxtGen.

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