Curso Online de Tecnologías de Stream Processing

Programa académico

El curso online de Tecnologías de stream processing es de 6 créditos ECTS, prevé una dedicación del estudiante de 150 horas (25 horas por crédito) y tiene una duración aproximada de 4 meses.

• Contenidos

En este curso se presentan las tecnologías de procesamiento por flujos (stream processing), que responden a la necesidad de trabajar con datos masivos en tiempo real. Con la resolución de un caso práctico, se dan a conocer estas tecnologías de forma teórica y práctica.

1. Módulo 1. Introducción al streaming y captura de datos en flujo

2. Módulo 2. Arquitecturas para los sistemas en streaming y su implementación

3. Módulo 3. Técnicas de procesamiento y algoritmos para sistemas en streaming

4. Módulo 4. Aprendizaje automático (machine learning) con datos en flujo  

• Resultados de aprendizaje

En este curso adquirirás los siguientes conocimientos, habilidades y competencias:

Knowledge [K] - Skill [S] - Competence [C]

1. [K] Identificar el sistema de almacenamiento de datos más adecuado para un determinado proyecto o tipo de información.

2. [K] Comprender los mecanismos de extracción y transformación de datos, ya sea a partir de una única fuente de datos o haciendo uso de múltiples fuentes de datos.

3. [K] Identificar los puntos críticos en un proyecto de inteligencia de negocio, big data o análisis de datos, así como las principales debilidades que puedan dificultar la finalización exitosa del proyecto.

4. [S] Conceptualizar y diseñar un flujo de trabajo que permita resolver problemas específicos en torno a un proyecto de inteligencia de negocio, big data o análisis de datos.

5. [S] Analizar, conceptualizar, diseñar y desarrollar aplicaciones para la resolución de problemas específicos en el contexto de un proyecto de inteligencia de negocio, big data o análisis de datos.

6. [S] Trabajar en un entorno virtual para la realización de aplicaciones en el contexto de un proyecto de inteligencia de negocio, big data o análisis de datos.

7. [C] Desarrollar el pensamiento crítico y autocrítico en el análisis, la conceptualización y el diseño de proyectos de inteligencia de negocio, big data o análisis de datos.

8. [C] Diseñar, desarrollar y gestionar proyectos de inteligencia de negocio, big data o análisis de datos, adaptándose a la evolución de las tecnologías, los lenguajes de programación y las necesidades de empresas, de instituciones y, en general, de la sociedad.

Puedes consultar el plan docente del curso a través de este enlace.

Este curso corresponde al nivel 7 del Marco europeo de cualificaciones (EQF), equivalente a un nivel de máster.

Objetivos

El curso de Tecnologías de stream processing tiene como principal objetivo dotar a los profesionales de los conocimientos necesarios para entender de forma amplia y práctica este sistema de procesamiento de datos. 

Objetivos específicos

• Comprender los conceptos y las definiciones formales asociadas al análisis de datos en flujo en entornos big data.

• Identificar los elementos tecnológicos necesarios en cualquier proyecto basado en el uso de datos en flujo en entornos big data.

• Conocer las metodologías más adecuadas para la implementación de sistemas de big data para procesar datos en flujo.

• Conocer las principales herramientas disponibles para la captura y el análisis de datos en flujo, especialmente de los ecosistemas de Apache.

• Obtener suficiencia en la captura de datos a través de Apache Flume y Apache Kafka.

• Conocer el funcionamiento básico de las principales herramientas y entornos (frameworks) para el procesamiento de datos en flujo en entornos big data: Apache Spark, Spark Streaming, Apache Structured Streaming y Storm.

• Construir modelos que generen conocimiento como resultado del análisis de datos en flujo.