Conocé cómo es
Adquirí habilidades útiles para el análisis de datos, ciencias de la computación y programación en medio de los desafíos globales actuales.
Inicio 8 de abril 2025
100% onlineonline sincrónico 
16 semanasMartes y jueves de 19 a 22 hs. Aranceles vigentes al .
Aprendé herramientas innovadoras y conceptos fundamentales para trabajar y analizar grandes volúmenes de datos: in memory, online warehousing, data virtualization, data mining, análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos; tendencias tecnológicas, visual discovery.
¿Qué lográs con el programa?
Conocé los conceptos fundamentales y tendencias de Big Data, visual discovery y analytics; y aprendé técnicas de integración sobre grandes volúmenes de datos, fuentes tradicionales y no tradicionales.
Descubrí las herramientas de base para el manejo de Big Data: Hadoop, Hortonworks, Cloudera, Google Cloud SQL, Google Big Table y Power BI, entre otros. Herramientas gráficas y tableros de información.
Potenciá tu desarrollo profesional adquiriendo conocimientos y habilidades para manipular, analizar y dar valor a grandes volúmenes de información.
Interactuá con profesionales de empresas protagonistas de la innovación y el desarrollo en Big Data.
Dirigido a
Interesados en introducirse y profundizar en el área de Big Data y Analytics.
Comunidad UP
Nuestros estudiantes nos recomiendan
Requisitos para inscribirse
Contar con una notebook para prácticas en clase.
Poseer conocimientos básicos de base de datos*.
*En caso de no contar con estos conocimientos optar por inscribirse en otras asignaturas de la universidad para adquirir los mismos.
Plan de estudios
Módulo 1: Introducción a Big Data
-Introducción a Big Data y su importancia.
-Conceptos básicos de Data Science.
-Herramientas y tecnologías clave en Big Data (Hadoop, Spark, etc.).
-Conceptos básicos de Data Science.
-Herramientas y tecnologías clave en Big Data (Hadoop, Spark, etc.).
Módulo 2: Bases de Datos NoSQL
-Introducción a las bases de datos NoSQL. Datos estructurados y no estructurados.
-Tipos de bases de datos NoSQL (Documentos, Columnas, Grafos, Clave-Valor).
-Modelado de datos NoSQL.
-MongoDB: casos de uso y ejemplos prácticos.
-Tipos de bases de datos NoSQL (Documentos, Columnas, Grafos, Clave-Valor).
-Modelado de datos NoSQL.
-MongoDB: casos de uso y ejemplos prácticos.
Módulo 3: Almacenamiento y Gestión de Big Data
-Almacenamiento distribuido.
-Procesamiento de datos con MapReduce.
-Herramientas comerciales y open source.
-Procesamiento de datos con MapReduce.
-Herramientas comerciales y open source.
Módulo 4: Procesamiento de Datos en Tiempo Real
-Streaming de datos en Big Data.
-Casos de uso de procesamiento en tiempo real.
-Casos de uso de procesamiento en tiempo real.
Módulo 5: Visualización de Datos y Business Intelligence
-Herramientas de visualización de datos (Power BI, Tableau, etc).
-Creación de paneles interactivos.
-Análisis de datos para la toma de decisiones.
-Creación de paneles interactivos.
-Análisis de datos para la toma de decisiones.
Módulo 6: Data Science
-Introducción a Data Science en el contexto de Big Data.
-Introducción a la utilización de modelos y de machine learning.
-Introducción a la utilización de modelos y de machine learning.
Requisito para aprobar el programa.
Trabajo Final: desarrollar un proyecto de caso concreto en el cual se realizará una implementación de Big Data. El mismo será guiado por un docente tutor.
Carreras y Cursos relacionados
Aprendé a recolectar, procesar, analizar y visualizar datos para transformarlos en información.
Incorporá los aspectos conceptuales y el know-how de la seguridad informática.
