Big Data y Cloud Computing para IoT

Descripción

Fecha de inicio: Pendiente

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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
• Duración total de las clases en directo: 15 h
• Horario de clases online en directo. Las clases quedan grabadas para su posterior revisión.
• Acceso a la plataforma virtual para revisión de las clases y descarga de documentación.
• Curso parcialmente bonificable.

PROFESORES:

   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 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   

 

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.

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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.

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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:

• 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, aspectosl egales 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.