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Máster en Data & Cloud Engineering del centro MIOTI. Tech Business School

Programa de Máster en Data & Cloud Engineering

Modalidad: Presencial , Online
Precio: 8950 €
Localización: Madrid

Descripción

Te formarás en uno de los perfiles profesionales más demandados en el mercado laboral.

Beneficios

  1. Tendrás la oportunidad de acceder a nuestra bolsa de empleo
  2. Flexibilidad en pagos
  3. Acceso al Club Ambassador con ventajas exclusivas
  4. Podrás entrar a eventos, masterclass y webinars
  5. Masterclasses en colaboración con MIT

A quién va dirigido

La formación se ha destinado a trabajadores del sector que estén interesados en perfeccionar sus habilidades y conocimientos para acceder a empleos de mayor rentabilidad.

Objetivos

Dominarás las etapas de la ingeniería de datos y nube.

Temario

Cloud Fundamentals

Repasar los conceptos fundamentales del Cloud Computing. 

Azure Fundamentals

Conocer las características, beneficios y funcionamiento de Azure como plataforma para crear, ejecutar y administrar aplicaciones en Clouds.

Azure Synapse

Conocer el servicio de análisis empresarial que acelera el tiempo necesario para obtener información de los sistemas de almacenamientos de datos y de macrodatos

Azure Databricks

Desarrollar las competencias necesarias para la utilización de los datos y la creación de soluciones de Inteligencia Artificial (IA) con Azure Databricks.

AWS Fundamentals

Repasar los conceptos fundamentales del conjunto de herramientas y servicios de cloud computing de Amazon.

AWS Storage

Conocer los distintos servicios de almacenamiento de AWS.

AWS Computing

Conocer las características y formas de uso de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)

Google Cloud Platform  Fundamentals

Conocer las herramientas de Google disponibles en Cloud (Saas, Paas e Iaas) y su funcionamiento.

Arquitecturas de Datos

Diseñar la arquitectura de aplicaciones seguras y robustas así como para su implementación en las tecnologías de GCP

Bases de Datos Relacionales

Aprender a desarrollar modelos de datos e implementarlos en distintas bases de datos relacionales.

Bases de Datos No Relacionales

Aprender a desarrollar modelos de datos e implementarlos en distintas bases de datos no relacionales.

SQL

Conocer el lenguaje SQL, aprendizaje de las últimas técnicas de almacenaje, manipulación y extracción de datos en bases de datos

Big Data

Análisis de arquitecturas y modelos de adopción con las tecnologías actuales, incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos. 

Advanced Data Processing

Aprender a procesar correctamente los datos. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.

DevOps

Aprender la metodología de Azure DevOps para mejorar todo el proceso de gestión dentro de los proyectos de tu organización

Contenedores

Aprender el sistema de despliegue y manejo de distintos contenedores. Ser capaz de adaptar y desplegar una aplicación en producción con contenedores.

Microservicios

Conocer el enfoque arquitectónico y organizativo para el desarrollo de software donde el software está compuesto por pequeños servicios independientes que se comunican a través de API bien definidas.

Data Governance

Conocer la estructura organizativa para dar soporte a la gestión de datos y manejar algunas de las herramientas referentes a data governance. 

Cloud Security

Conocer las tecnologías, controles, procesos y políticas que se combinan para proteger los sistemas, datos e infraestructura basados en Cloud.

Programación en Python

Procesar datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, SQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).

ML Ops

Aprender los procesos de aprendizaje automático y ciencia de datos en la cadena de desarrollo y operaciones para hacer que el desarrollo del ML sea más confiable y productivo.

Proyecto Final

Crear tu proyecto en grupo aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras

Titulación obtenida

Máster en Data & Cloud Engineering

Requisitos

No hay que presentar requisitos especiales previos.

Información Adicional

Campo laboral

  1. Chief Data Officer
  2. Data Engineer
  3. Cloud Engineer
  4. Data Architect
  5. Machine Learning Engineer
  6. Cloud Architect
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