Sobresale en el campo del Big Data Processing gracias a esta Postgraduate diploma. Inscríbete y profundiza en Data Governance y Cloud Streaming”   

Esta Postgraduate diploma está dirigido a los profesionales informáticos que deseen avanzar en un área de la tecnología en crecimiento. Si bien es cierto que el término Big Data es ampliamente usado por la población general, son pocos los que realmente conocen la importancia de un buen trabajo realizado por un especialista en tratamiento de datos en la red.

En esta enseñanza, los profesionales adquirirán las habilidades necesarias mediante un contenido teórico-práctico para implementar copias de seguridad, establecer un enfoque para la gobernanza de datos, aplicando políticas para garantizar que las organizaciones y empresas cumplan con la normativa legal, y a analizar el proceso de recolección, estructuración, procesado e interpretación de los datos Streaming.

Este programa abordará la tecnología Big Data más puntera. Un equipo docente especializado y con enseñanza académica en este campo innovador acompañará al alumnado durante los seis meses de duración de esta titulación.

Una oportunidad para progresar profesionalmente compatibilizando el ámbito laboral con el personal, gracias a la modalidad 100% online que ofrece TECH. Asimismo, el sistema Relearning, basado en la reiteración de contenidos, y una amplia variedad de recursos multimedia facilitarán el aprendizaje y la adquisición de unos conocimientos sólidos.

Perfecciona tus conocimientos sobre programación Cloud en tiempo real con esta Postgraduate diploma” 

Esta Postgraduate diploma en Big Data Processing contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Transformación Digital
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Analiza las diferentes opciones Cloud disponibles y afronta con garantías cualquier riesgo que sufra una empresa con esta Postgraduate diploma”  

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.

Exprime al máximo tus conocimientos y aprende con TECH a desarrollar una máquina virtual en Azure"

Domina Apache Spark Streaming, Kafka Stream o Flink Stream y ofrece un buen servicio a tus clientes y empresas"

The syllabus of this Postgraduate diploma is structured in three blocks that deepen from the beginning in the Big Data treatment. Initially it addresses the Storage in Cloud Azure, one of the most reliable and economical data storage solutions in the cloud market. Also, in this program, great importance will be given to the correct management of data and its processing in Streaming. All this with a content rich in video summaries, complementary readings and practical examples that will facilitate learning. 

Deepen into the knowledge of Cloud Azure Storage and get the most out of your virtual network. Improve your professional career” 

Module 1. Cloud Azure Storage

1.1. MV Installation in Azure

1.1.1. Creation Commands
1.1.2. Visualization Commands
1.1.3. Modification Commands

1.2. Azure Blobs

1.2.1. Types of Blobs
1.2.2. Container
1.2.3. Azcopy
1.2.4. Reversible Blob Suppression

1.3. Managed Disk and Storage in Azure

1.3.1. Managed Disk
1.3.2. Security/Safety
1.3.3. Cold Storage
1.3.4. Replication

1.3.4.1. Local Redundancy
1.3.4.2. Redundancy in a Zone
1.3.4.3. “Georredundant”

1.4. Azure Tables, Queues, Files

1.4.1. Tables
1.4.2. Queues
1.4.3. Files

1.5. Azure Encryption and Security

1.5.1. Storage Service Encryption (SSE)
1.5.2. Access Codes

1.5.2.1. Shared Access Signature
1.5.2.2. Container-Level Access Policies
1.5.2.3. Access Signature at Blob Level

1.5.3. Azure AD Authentication

1.6. Azure Virtual Network

1.6.1. Subnetting and Matching
1.6.2. Vnet to Vnet
1.6.3. Private Link
1.6.4. High Availability

1.7. Types of Azure Connections

1.7.1. Azure Application Gateway
1.7.2. Site-to-Site VPN
1.7.3. Point-to-Site VPN
1.7.4. ExpressRoute

1.8. Azure Resources

1.8.1. Blocking Resources
1.8.2. Resource Movement
1.8.3. Removal of Resources

1.9. Azure Backup

1.9.1. Recovery Services
1.9.2. Azure Agent Backup
1.9.3. Azure Backup Server

1.10. Solutions Development

1.10.1. Compression, Deduplication, Replication
1.10.2. Recovery Services
1.10.3. Disaster Recovery Plan

Module 2. Cloud Programming: Data Governance

2.1. Data Management

2.1.1. Data Management
2.1.2. Data Handling Ethics

2.2. Data Governance

2.2.1. Classification. Access Control
2.2.2. Data Processing Regulation
2.2.3. Data Governance Value

2.3. Data Governance. Data Science

2.3.1. Lineage
2.3.2. Metadata
2.3.3. Data Catalog Business Glossary

2.4. User and Processes in Data Governance

2.4.1. Users

2.4.1.1. Roles and Responsibilities

2.4.2. Processes

2.4.2.1. Data Enrichment

2.5. Data Life Cycle in the Enterprise

2.5.1. Data Creation
2.5.2. Data Processing
2.5.3. Data Storage
2.5.4. Data Use
2.5.5. Data Destruction

2.6. Data Quality

2.6.1. Quality in Data Governance
2.6.2. Data Quality in Analytics
2.6.3. Data Quality Techniques

2.7. Data Governance in Transit

2.7.1. Data Governance in Transit

2.7.1.1. Lineage

2.7.2. The Fourth Dimension

2.8. Data Protection

2.8.1. Access Levels
2.8.2. Classification
2.8.3. Compliance Regulations

2.9. Data Governance Monitoring and Measurement

2.9.1. Data Governance Monitoring and Measurement
2.9.2. Lineage Monitoring
2.9.3. Data Quality Monitoring

2.10. Data Governance Tools

2.10.1. Talend
2.10.2. Collibra
2.10.3. IT specialist

Module 3. Real-Time Cloud Programming. Streaming

3.1. Processing and Structuring of Streaming Information

3.1.1. Data Collection, Structuring, Processing, Analysis, and Interpretation Process
3.1.2. Streaming Data Processing Techniques
3.1.3. Streaming Processing
3.1.4. Streaming Processing Use Cases

3.2. Statistics for Understanding Streaming Data Flows

3.2.1. Descriptive Statistics
3.2.2. Probability Calculation
3.2.3. Inference

3.3. Programming with Python

3.3.1. Typology, Conditionals, Functions and Loops
3.3.2. Numpy, Matplotlib, Dataframes, CSV Files and JSON Formats
3.3.3. Sequences: Lists, Loops, Files and Dictionaries
3.3.4. Mutability, Exceptions and Higher-Order Functions

3.4. R Programming

3.4.1. R Programming
3.4.2. Vector and Factors
3.4.3. Matrix and Array
3.4.4. Lists and Data Frame
3.4.5. Functions

3.5. SQL Database for Streaming Data Processing

3.5.1. SQL Databases
3.5.2. Entity-Relationship Model
3.5.3. Relational Model
3.5.4. SQL

3.6. Non-SQL Database for Streaming Data Processing

3.6.1. Non-SQL Databases
3.6.2. MongoDB
3.6.3. MongoDB Architecture
3.6.4. CRUD Operations
3.6.5. Find, Projections, Index Aggregation and Cursors
3.6.6. Data Model

3.7. Data Mining and Predictive Modeling

3.7.1. Multivariate Analysis
3.7.2. Dimension Reduction Techniques
3.7.3. Cluster Analysis
3.7.4. Sets

3.8. Machine Learning for Streaming Data Processing

3.8.1. Machine Learning and Advanced Predictive Modeling
3.8.2. Neural Networks
3.8.3. Deep Learning
3.8.4. Bagging and Random Forest
3.8.5. Gradient Bosting
3.8.6. SVM
3.8.7. Assembly Methods

3.9. Streaming Data Processing Technologies

3.9.1. Spark Streaming
3.9.2. Kafka Streaming
3.9.3. Flink Streaming

3.10. Apache Spark Streaming

3.10.1. Apache Spark Streaming
3.10.2. Spark Components
3.10.3. Spark Architecture
3.10.4. RDD
3.10.5. SPARK SQL
3.10.6. Jobs, Stages and Tasks

Stay ahead of your competition With this Postgraduate diploma, you will obtain knowledge with up-to-date content and a flexible online methodology”