Diploma de Especialización en Arquitectura de Datos y Big Data

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En los últimos veinte años, la generación de datos ha crecido exponencialmente. También su naturaleza y complejidad, cosa que ha propiciado la aparición de una serie de tecnologías para responder a las necesidades de captura, procesamiento y almacenamiento de cualquier tipo de datos. Por eso, conocer las componentes actuales de la plataforma del dato (data warehouse, data lakes, NoSQL, batch processing y stream processing) resulta muy importante para toda clase de organizaciones.
El Diploma de Especialización de Arquitectura de Datos y Big Data proporciona una formación centrada en la arquitectura de sistemas analíticos, dirigida a los profesionales de perfil técnico y a los ingenieros informáticos o de telecomunicación, los matemáticos y los candidatos con una experiencia profesional equivalente.
Este programa provee de competencias fundamentales los profesionales de perfil técnico para:

• Diseñar, construir, mantener y explotar los sistemas de información relacionales y no relacionales.
• Implantar sistemas de datos masivos o big data (para el procesamiento —batch y stream— o almacenamiento —data lakes—).

A lo largo del de aprendizaje se verán con detalle los procesos de captura, procesamiento y gestión de datos para las bases de datos analíticas (data warehouse), bases de datos NoSQL y sistemas de big data.
El programa tiene una duración de un año y se estructura a través de dos especializaciones:

• E3. Arquitectura de Datos (12 créditos)
• E5. Big Data (18 créditos)

El programa de este máster a distancia se ha diseñado y se ofrece conjuntamente con los Estudios de Economía y Empresa y los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.
La UOC tiene más de veinte años de experiencia en la formación de profesionales en línea en el ámbito de la business intelligence.

El Diploma de Especialización de Arquitectura de Datos y Big Data se dirige a un perfil funcional y técnico interesado a adquirir o completar su formación en arquitectura de sistemas analíticos que incluyen bases de datos analíticas (data warehouse), bases de datos no relacionales (NoSQL) y sistemas de datos masivos (batch processing y data lakes).

Especialidades y asignaturas
E3. Arquitectura de Datos
Esta especialidad se dirige a proporcionar al profesional de perfil tecnológico capacidades prácticas para gestionar y almacenar datos relacionales (mediante bases de datos data warehouse) y no relacionales (mediante bases de datos NoSQL).
Se compone de las siguientes asignaturas:

• Bases de datos analíticas (6 créditos). En esta asignatura se aprende a crear un almacén de datos adecuado que ofrece apoyo en la toma de decisiones de la organización. Se presenta conceptualmente la arquitectura de almacenamiento (data warehousing) y se dan pautas para la construcción de este tipo de sistemas. La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el cual se utilizan diferentes herramientas especializadas (Pentaho, Microsoft, Oracle o PostgreSQL).
• Bases de datos NoSQL (6 créditos). Las bases de datos NoSQL constituyen una alternativa a las bases de datos relacionales y son especialmente idóneas para ciertos dominios de aplicación: dominios que trabajan con grandes volúmenes de datos, dominios donde se requiera una alta distribución o disponibilidad, dominios que trabajan con datos poco estructurados y dominios en que se establecen múltiples y complejas interrelaciones entre los datos. En esta asignatura se presentan los principios y conceptos de este tipo de bases de datos, los modelos de datos subyacentes y los problemas que presenta la distribución en el almacenamiento y gestión de los datos. Se trabajan diferentes tipos de bases de datos NoSQL (clave-valor, documentos, orientados a columnas y grafos) con herramientas como Riak, MongoDB o Neo4j.

E5. Big Data
Esta especialidad se dirige a proporcionar al profesional de perfil tecnológico capacidades prácticas para diseñar e implementar sistemas de datos masivos o big data (batch processing y data lakes) que sean compatibles con las diferentes necesidades analíticas de una organización (diferidas, en tiempo real, multipropósito, orientadas al aprendizaje automático machine learning).
Se compone de las siguientes asignaturas:

• Data lakes (6 créditos). En esta asignatura se aprende a crear un lago de datos (data lake) que complementa la factoría de información organizativa. Se presenta conceptualmente la arquitectura de un lago de datos y se dan pautas para construir este tipo de sistemas. La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el cual se utilizan diferentes herramientas especializadas.
• Tecnologías de batch processing (6 créditos). En los proyectos de datos masivos (big data), uno de los principales casos de uso es el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos en largos periodos de tiempo. En esta asignatura se presentan las tecnologías de procesamiento por lotes (batch processing) que responden a esta necesidad. Se dan a conocer estas tecnologías de manera conceptual y práctica mediante la resolución de un caso práctico extenso para el cual se utilizan diferentes herramientas especializadas.
• Tecnologías de stream processing (6 créditos). En los proyectos de datos masivos (big data), uno de los principales casos de uso es trabajar con datos en tiempo real. En esta asignatura se presentan las tecnologías de procesamiento por flujos (stream processing) que responden a esta necesidad. Mediante la resolución de un caso práctico, se dan a conocer estas tecnologías de manera teórica y práctica.

Durante el curso, cada estudiante trabaja con herramientas especializadas como Cloudera, así como con los frameworks de procesamiento Apache Flink, Apache Spark o Storm. La universidad cuenta con un ecosistema de datos propio para realizar las actividades prácticas.

Perfiles:
De acuerdo con la experiencia UOC a lo largo de los años, el estudiantado del máster y los programas de business intelligence de la UOC procede de los siguientes ámbitos:

• Departamentos de control de gestión en el área económico-financiera, de marketing y ventas, y otros.
• Centros de competencias de inteligencia de negocio o departamentos especializados en análisis de datos.
• Departamentos de organización y sistemas y tecnologías de la información.
• Consultores e implantadores de software estándar de inteligencia de negocio, tanto de perfil de negocio como de perfil tecnológico.

Debido a la evolución del sector y las empresas, es frecuente que realicen el programa profesionales con diferentes niveles de experiencia que necesiten reorientar su carrera profesional. 
Así mismo, este programa está cumpliendo un papel de programa de continuidad para estudiantes que han completado un grado y quieren ocuparse rápidamente en un ámbito profesional atractivo y de gran demanda.

A quien se dirige:

• El diploma se recomienda para técnicos e ingenieros informáticos o de telecomunicación, matemáticos o candidatos con una experiencia profesional equivalente. En este itinerario, además de conocimientos de programación, es necesario tener conocimientos de diseño y uso de bases de datos relacionales.
• Es necesario disponer de conocimientos de programación y estadística (especialmente SQL). En caso de carecer de estos conocimientos, pueden adquirirse mediante la el diploma de experto de Competencias de Análisis (Data Literacy) o cursando de forma independiente alguno de los cursos que la integran. Adicionalmente, es recomendable el conocimiento del inglés escrito.

Salidas profesionales

• Analistas de datos en departamentos de control de gestión u otros departamentos de la empresa, especialmente en el área de marketing y ventas y en las áreas de producción y operaciones.
• Responsables, jefes de proyecto o analistas de sistemas de información de business intelligence en departamentos de informática, o técnicos y analistas de empresas que han adquirido o están a punto de adquirir esta clase de sistemas.
• Consultores e implantadores de sistemas de inteligencia de negocio y macrodatos (big data) en empresas de servicios.
• Arquitectos de datos, que diseñan y construyen la plataforma de datos para proyectos de inteligencia de datos o macrodatos.
• Emprendedores que desean crear negocios basados en la creación o la implantación de sistemas especializados de inteligencia de negocio o de alguno de sus componentes, así como productos o servicios basados en datos.

Requisitos de acceso:
Para realizar el curso es necesario tener una titulación universitaria previa. Si no dispones de una titulación universitaria previa, podrás acceder al programa mediante el reconocimiento de experiencia profesional de la siguiente manera:

• 2 años de experiencia laboral y/o profesional en los campos: Consultoría, TI o Investigación.

Conocimientos previos:

• Es necesario disponer de conocimientos de programación y estadística.
• En caso de carecer de estos conocimientos, pueden adquirirse mediante la especialización de Competencias de Análisis (Data Literacy) o cursando de forma independiente alguno de los cursos que la integran.
• Adicionalmente, es aconsejable el conocimiento del inglés escrito.

Objetivos

• Los objetivos del programa se dirigen a la adquisición de competencias profesionales de carácter práctico, principalmente mediante el uso de conjuntos de datos específicos, métodos y herramientas de trabajo por la captura, procesamiento y almacenamiento de datos relacionales y no relacionales. 

Objetivos específicos

• Conocer y estar en condiciones de desarrollar e implementar un proyecto de bases de datos analíticas.
• Conocer, saber construir y utilizar sistemas de bases de datos no relacionales (NoSQL).
• Conocer, desarrollar e implementar un proyecto de data lake.
• Entender y saber desarrollar un proyecto de tecnologías de procesamiento por flujos (stream processing).
• Conocer, construir e implantar un proyecto de tecnologías de procesamiento por lotes (batch processing)

Competencias
El programa está preparado para el desarrollo de capacidades prácticas de uso y construcción de sistemas de inteligencia de negocio y datos masivos, dentro de un marco conceptual propio basado en las buenas prácticas y el conocimiento científico.
El diseño de esta titulación propia sigue las recomendaciones y la metodología del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) y, por lo tanto, se basa en la adquisición de competencias para el trabajo profesional en empresas privadas y organizaciones públicas.
Para conocer en detalle las competencias que se adquieren, recomendamos la lectura de los apartados Objetivos y Programa académico.