Acceso Campus Virtual            

Big Data y Cloud Computing para IoT

Descripción

CARACTERÍSTICAS GENERALES:

Metodología: D-Streaming

El curso se imparte en plataforma virtual de teleformación, con clases en directo y acceso a la plataforma virtual 24 horas día durante la duración del curso.

  • Horas curso: 15 h.
  • Tiempo de acceso a la plataforma: 2 semanas
  • Fechas: 1 al 12 de marzo
  • Duración total de las clases en directo: 15 h
  • Horario de clases online en directo. 17:30 a 19:30. Las clases quedan grabadas para su posterior revisión.
  • Acceso a la plataforma virtual para revisión de las clases y descarga de documentación.
  • Precio: 270 €
  • Curso parcialmente bonificable.

PROFESORES:

Francisco Artés.jpg (873 KB)   Francisco Artés Palacios

  • Especialista en Transformación Digital, IoT, Industria 4.0, Ciberseguridad, Business Agility y Lean Manufacturing (Excelencia Operativa).
  • Ingeniero de Telecomunicación por la UPM y Máster en Negocio de las Telecomunicaciones por la UPC
  • Más de 30 años de experiencia como Jefe de Área tecnológico en Diseño de Microchips, Sistemas Digitales, Informática Corporativa, I+D, Innovación, y Metodologías de Desarrollo (Grupo Telefónica).
  • Consultor y Profesor homologado en la EOI (Escuela de Organización Industrial), en proyectos de Transformación Digital, IoT, Industria 4.0, Ciberseguridad, Metodologías Ágiles y Lean Manufacturing.
  • Cofundador de AgileCorporation.org.

Félix Blanco.jpg (246 KB)   Félix Blanco Ortiz

  • Especialista en Transformación Digital, Emprendimiento y Business Agility.
  • Ingeniero en Tecnologías de la Información por la UPM.
  • Más de treinta años de experiencia como mánager tecnológico en innovación, eBusiness y transformación, en Telefónica, Consultoría y B. Santander.
  • Consultor y profesor homologado en la EOI (Escuela de Organización Industrial), en proyectos de Emprendimiento y Transformación Digital.
  • Cofundador de AgileCorporation.org y FeelBots.com

 

Curso desarrollado en colaboración con   instituto-innovacion.png (37 KB)

 

INTRODUCCIÓN:

Introducción a Big Data

  • Fundamentos de Big Data. La problemática del gran volumen de datos y sus soluciones. Tipos de datos y estructura. Impacto del Big Data. Privacidad y seguridad. Paradigmas y tendencias.
  • NoSQL y Tipos de Procesamiento. SQL versus NoSQL. Ventajas e inconvenientes. Tipos de procesamiento.
  • Análisis de Datos y Explotación de la Información. La Ciencia de los Datos. Preprocesamiento y Transformación. Herramientas de Análisis. Minería de Datos y Aprendizaje Automático. Interpretación, evaluación y presentación de los datos. Herramientas de visualización.

Introducción a Cloud Computing

  • Fundamentos de Cloud Computing. Uso compartido de recursos tecnológicos. Independencia de la infraestructura.
  • Nubes Privadas, Públicas e Híbridas. Singularidad, aspectos legales y privacidad.
  • X as a Service. Infraestructure as a Service (IaS), Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS).

Combinación Big Data / Cloud Computing

  • CRM y HR en la Nube. Ejemplos de este segmento: Salesforce Cloud y Cezanne Cloud.
  • IoT & IIoT Clouds. Ejemplos de este segmento: Cisco IoT Cloud Connect e IBM Watson IoT.
  • El CPD integral en la Nube. Ejemplo de este segmento: vmware Cloud.

Plataformas Big Data / Cloud Computing

  • Google Cloud y Adobe Creative Cloud. Las plataformas ofimáticas y SOHO.
  • Microsoft Azure y AWS. Las plataformas empresariales de gama media-alta.
  • IBM Cloud y Oracle Cloud. Las grandes plataformas corporativas.

Laboratorio Big Data / Cloud Computing

  • Preparación de la Infraestructura. HW, SW y parametrización.
  • Configuración de las Aplicaciones. Servicios, datos, ajustes de eficiencia y determinación del volumen de información.

Ejecución de las prácticas. Puesta en marcha del escenario y desarrollo de los ejercicios.

Dirigido a:

Este programa está pensado para dotar de conocimientos y visión práctica a estudiantes, posgraduados, y emprendedores que precisen conocer el contexto actual de Big Data, Cloud Computing, su combinación, sus plataformas y su aplicación a escenarios reales.

Los profesionales que reciban esta formación adquirirán una visión general y actualizada del panorama de ambas tecnologías, que les habilitará para abordar proyectos y les dotará de criterio para seleccionar la tecnología adecuada en cada caso.

Objetivos:

El alumno obtendrá conocimientos suficientes en relación con los fundamentos, la tecnología, las plataformas y las aplicaciones de Big Data y Cloud Computing.

Con esta formación tendrá capacidad para analizar escenarios prácticos de aplicación, diseñar la arquitectura de las soluciones a implementar y decidir las plataformas a utilizar para la implementación.

Contenidos:

El programa formativo consta de 15 horas presenciales y está compuesto por cuatro sesiones de teoría y un laboratorio Big Data / Cloud Computing, según se puede ver en el plan adjunto:

big-data-cloud-computing.jpg (92 KB)

  • Introducción a Big Data
    • Fundamentos de Big Data. La problemática del gran volumen de datos y sus soluciones. Tipos de datos y estructura. Impacto del Big Data. Privacidad y seguridad. Paradigmas y tendencias.
    • NoSQL y Tipos de Procesamiento. SQL versus NoSQL. Ventajas e inconvenientes. Tipos de procesamiento.
    • Análisis de Datos y Explotación de la Información. La Ciencia de los Datos. Preprocesamiento y Transformación. Herramientas de Análisis. Minería de Datos y Aprendizaje Automático. Interpretación, evaluación y presentación de los datos. Herramientas de visualización.
  • Introducción a Cloud Computing
    • Fundamentos de Cloud Computing. Uso compartido de recursos tecnológicos. Independencia de la infraestructura.
    • Nubes Privadas, Públicas e Híbridas. Singularidad, aspectoslegales y privacidad.
    • X as a Service. Infraestructure as a Service (IaS), Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS).
  • Combinación Big Data / Cloud Computing
    • CRM y HR en la Nube. Ejemplos de este segmento: Salesforce Cloud y Cezanne Cloud.
    • IoT & IIoT Clouds. Ejemplos de este segmento: Cisco IoT Cloud Connect e IBM Watson IoT.
    • El CPD integral en la Nube. Ejemplo de este segmento: vmware Cloud.
  • Plataformas Big Data / Cloud Computing
    • Google Cloud y Adobe Creative Cloud. Las plataformas ofimáticas y SOHO.
    • Microsoft Azure y AWS. Las plataformas empresariales de gama media-alta.
    • IBM Cloud y OracleCloud. Las grandes plataformas corporativas.
  • Laboratorio BigData / Cloud Computing
    • Preparación de la Infraestructura. HW, SW y parametrización.
    • Configuración de las Aplicaciones. Servicios, datos, ajustes de eficiencia y determinación del volumen de información.
    • Ejecución de las prácticas. Puesta en marcha del escenario y desarrollo de los ejercicios.