El certificado se dirige a profesionales de las TIC interesados en comprender la gestión de grandes volúmenes de datos, los métodos, técnicas y herramientas necesarias para lograr implementar este paradigma en las organizaciones modernas.
Próximo comienzo: 19 de agosto, 2024
Sobre el curso
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Requisitos de ingreso
El curso está dirigido a todos los profesionales de las TIC, Ingenieros y Licenciados (en Sistemas, Computación, Informática, Electrónica, Telecomunicaciones), Técnicos, Analistas (Analista Programador, Analista en Tecnologías de la Información, Analista en Infraestructura Informática, o similares), Tecnólogos o equivalentes; Licenciados en Economía, Contadores o egresados de carreras científicas.
Es recomendable tener conocimientos o experiencia en algún lenguaje de programación y de bases de datos SQL, álgebra lineal y estadística.
Podrán ingresar, además, estudiantes avanzados de cualquiera de estas carreras o idóneos en cualesquiera de estas áreas.
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Duración y horarios
Duración
4 meses.
Horarios de clase
Lunes y jueves de 19:00 a 22:00.
La Universidad ORT Uruguay se reserva el derecho de realizar ajustes de fechas, horarios y contenidos. Los horarios mencionados no incluyen las prácticas. Las inscripciones están sujetas a quorum mínimo por turno.
Miércoles de 19:00 a 21:00. -
Modalidad de cursado
Este certificado se dicta en forma virtual.
La mayoría de las evaluaciones principales se realizan en forma presencial.
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Perfil de los graduados
Al finalizar el Certificado los egresados serán capaces de:
- Identificar casos de uso para la aplicación de Big Data, en base a los criterios de volumen, variedad y velocidad.
- Utilizar el algoritmo map reduce, a fin de resolver operaciones No SQL sobre grandes volúmenes de datos.
- Utilizar los sistemas de archivos distribuidos, tales como Apache Hadoop, para la creación de un datalake Crear tablas y consultas sobre el datalake con los datos en el sistema de archivos distribuidos a través de Apache Hive y Apache Pig.
- Indexar grandes volúmenes de datos a través de Lucene y el motor de búsqueda Solr o Elastic Search.
- Realizar extracción transformación y carga desde sistemas externos al datalake.
- Aplicar un algoritmo de máquina de aprendizaje en Python y R sobre un caso de estudio de Big Data.
- Visualizar los datos en el datalake, a través de reportes funcionales.
- Crear sistemas de Streaming (tiempo real) de Big Data.
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Costo
6 cuotas de $ 26.610
Condiciones aplicables a los costosLos costos, vigentes desde el 2 de enero de 2024, están expresados en pesos uruguayos. Las cuotas se ajustan dos veces al año. Los ajustes se realizan previo al inicio de cada semestre lectivo. La Universidad ORT Uruguay no recibe pagos en efectivo dentro de sus instalaciones. -
Becas
La universidad dispone de diferentes descuentos para graduados y familiares de graduados de carreras universitarias, cortas y postgrados.
Big Data es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable.
En 2012 se dimensionaba su tamaño en una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único data set. En la metodología MIKE2.0 dedicada a investigar temas relacionados con la gestión de información, definen Big Data en términos de permutaciones útiles, complejidad y dificultad para borrar registros individuales.
En 2001, en un informe de investigación que se fundamentaba en congresos y presentaciones relacionadas, el analista Doug Laney del META Group (ahora Gartner) definía el crecimiento constante de datos como una oportunidad y un reto para investigar el volumen, la velocidad y la variedad de estos. Gartner continúa usando Big Data como referencia de este. Además, grandes proveedores del mercado de Big Data están desarrollando soluciones para atender las demandas más críticas de procesamiento de datos masivos.
Evaluaciones
Durante el dictado se realiza un trabajo Obligatorio grupal tutoreado por el docente con una entrega intermedia, luego de la entrega final se realiza una defensa oral individual. Adicionalmente, se realizarán 21 laboratorios evaluados con una tarea práctica a realizar en cada uno.
Requisitos
Cada participante deberá presentarse con su propia notebook. Requisitos mínimos: CPU Intel core i5 o AMD A10, RAM: 8GB.
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Contenido curricular
Presentación de los diferentes temas que se verán a lo largo del curso.
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Inscripciones