Máster en Data & Cloud Engineering
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240h
Marzo 2024
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Conviértete en Data & Cloud Engineer
La Ingeniería de Datos es fundamental para cualquier compañía que sitúe los datos en el centro de su estrategia empresarial, lo que convierte al Data Engineer en una pieza clave dentro de las empresas.
En el Máster en Data & Cloud Engineering te enseñamos todo lo que necesitas saber sobre el tratamiento de los datos desde su obtención hasta su explotación y las nuevas arquitecturas Cloud que facilitan el acceso y análisis de los datos.
Aprenderás a diseñar, poner en marcha y mantener los sistemas de procesamiento de datos en los principales Clouds -AWS, Azure, Google- combinando tecnologías de Big Data, DevOps, contenedores…
¿Por qué Data
& Cloud Engineer?
& Cloud Engineer?
45.000€
El salario anual medios del Cloud y Data Engineer está en 45.000€.
Glassdoor
+450.000
Hay más de 450.000 ofertas de empleo actualmente para puestos de Cloud & Data en el mundo.
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Asignaturas
Máster en Data & Cloud Engineering
Cloud Fundamentals
Cloud Fundamentals
Repasar los conceptos fundamentales del Cloud Computing.
Azure Fundamentals
Azure Fundamentals
Conocer las características, beneficios y funcionamiento de Azure como plataforma para crear, ejecutar y administrar aplicaciones en Clouds.
Azure Data Factory
Azure Data Factory
Aprender a utilizar la herramienta de Azure Data Factory de manera práctica y efectiva, generar pipelines en Data Factory y utilizar los recursos necesarios de Azure para escalar los mismos.
Azure Databricks
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
AWS Fundamentals
Repasar los conceptos fundamentales del conjunto de herramientas y servicios de cloud computing de Amazon.
AWS Storage
AWS Storage
Conocer los distintos servicios de almacenamiento de AWS.
AWS EC2
AWS EC2
Conocer las características y formas de uso de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).
Google Cloud Platform Fundamentals
Google Cloud Platform Fundamentals
Conocer las herramientas de Google disponibles en Cloud (Saas, Paas e Iaas) y su funcionamiento.
Arquitecturas de Datos
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
Bases de Datos Relacionales
Aprender a desarrollar modelos de datos e implementarlos en distintas bases de datos relacionales.
Bases de Datos No Relacionales
Bases de Datos No Relacionales
Aprender a desarrollar modelos de datos e implementarlos en distintas bases de datos no relacionales.
SQL
SQL
Conocer el lenguaje SQL, aprendizaje de las últimas técnicas de almacenaje, manipulación y extracción de datos en bases de datos.
Big Data
Big Data
Obtener una visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Repaso de las arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Advanced Data Processing
Advanced Data Processing
Aprender a procesar correctamente los datos. Aplicación de filtros, anonimación de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
DevOps
DevOps
Aprender la metodología de Azure DevOps para mejorar todo el proceso de gestión dentro de los proyectos de tu organización.
Contenedores
Contenedores
Aprender el sistema de despliegue y manejo de distintos contenedores (Kubernetes, docker...). Conocer sus principales aplicaciones. Ser capaz de adaptar y desplegar una aplicación en producción con contenedores.
Data Governance
Data Governance
Conocer la estructura organizativa para dar soporte a la gestión de datos y manejar herramientas lgunas de las herramientas referentes a data governance.
Cloud Security
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
Programación en Python
Procesar datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, SQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Proyecto Final
Proyecto Final
Crear tu proyecto en grupo aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
Asignaturas
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Cloud Fundamentals
Cloud Fundamentals
Repasar los conceptos fundamentales del Cloud Computing.
Azure Fundamentals
Azure Fundamentals
Conocer las características, beneficios y funcionamiento de Azure como plataforma para crear, ejecutar y administrar aplicaciones en Clouds.
Azure Data Factory
Azure Data Factory
Aprender a utilizar la herramienta de Azure Data Factory de manera práctica y efectiva, generar pipelines en Data Factory y utilizar los recursos necesarios de Azure para escalar los mismos.
Azure Databricks
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
AWS Fundamentals
Repasar los conceptos fundamentales del conjunto de herramientas y servicios de cloud computing de Amazon.
AWS Storage
AWS Storage
Conocer los distintos servicios de almacenamiento de AWS.
AWS EC2
AWS EC2
Conocer las características y formas de uso de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).
Google Cloud Platform Fundamentals
Google Cloud Platform Fundamentals
Conocer las herramientas de Google disponibles en Cloud (Saas, Paas e Iaas) y su funcionamiento.
Arquitecturas de Datos
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
Bases de Datos Relacionales
Aprender a desarrollar modelos de datos e implementarlos en distintas bases de datos relacionales.
Bases de Datos No Relacionales
Bases de Datos No Relacionales
Aprender a desarrollar modelos de datos e implementarlos en distintas bases de datos no relacionales.
SQL
SQL
Conocer el lenguaje SQL, aprendizaje de las últimas técnicas de almacenaje, manipulación y extracción de datos en bases de datos.
Big Data
Big Data
Obtener una visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Repaso de las arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Advanced Data Processing
Advanced Data Processing
Aprender a procesar correctamente los datos. Aplicación de filtros, anonimación de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
DevOps
DevOps
Aprender la metodología de Azure DevOps para mejorar todo el proceso de gestión dentro de los proyectos de tu organización.
Contenedores
Contenedores
Aprender el sistema de despliegue y manejo de distintos contenedores (Kubernetes, docker...). Conocer sus principales aplicaciones. Ser capaz de adaptar y desplegar una aplicación en producción con contenedores.
Data Governance
Data Governance
Conocer la estructura organizativa para dar soporte a la gestión de datos y manejar herramientas lgunas de las herramientas referentes a data governance.
Cloud Security
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
Programación en Python
Procesar datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, SQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Proyecto Final
Proyecto Final
Crear tu proyecto en grupo aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
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Domina las tecnologías más
demandadas del mercado
demandadas del mercado
Domina las tecnologías más
demandadas del mercado
demandadas del mercado
Laura Núñez
Cloud Community Team Leader
Álvaro Zornoza
IoT & Robotics Engineer R+D
Alvaro Montero
Head of Data
Amaya Carriba
Data Governance - Data Management Specialist
Fabiola Pérez
CEO
Diego García
CEO
Miguel García
Software Craftman
Clara Asensio
Data Scientist
David Gordo
CEO & PhD in Theoretical Particle Physics
Ver todos
Fórmate con
profesores referentes
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Laura Núñez
Cloud Community Team Leader
Álvaro Zornoza
IoT & Robotics Engineer R+D
Alvaro Montero
Head of Data
Amaya Carriba
Data Governance - Data Management Specialist
Fabiola Pérez
CEO
Diego García
CEO
Miguel García
Software Craftman
Clara Asensio
Data Scientist
David Gordo
CEO & PhD in Theoretical Particle Physics
Daniel Montilla
Head of AI
Juan Carlos Quijano
Microsoft Certified Trainer & Devops Mentor
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profesores referentes
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IoT & Robotics Engineer R+D
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CEO
Diego García
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Miguel García
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David Gordo
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Juan Carlos Quijano
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Próxima
convocatoria
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Fecha inicio
Marzo
2024
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Horario
Miércoles
18:30 - 22:30
Viernes
16:30 - 20:30
18:30 - 22:30
Viernes
16:30 - 20:30
Duración
5 meses
240 horas
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Plaza
25 personas
en presencial
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Precio &
Financiación
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8.950€
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Becas de la Fundación ONCE
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pago sin intereses
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