Formación

Curso: Desarrollo de soluciones Big Data Analytics seguras

Resum del curs

16/09/2021 a 28/10/2021

48 hores

presencial

Preu (Extern) : 1152€
Preu (Acordat) :
Preu (Col·legiat) : 980€

Vaig a confiar en...

course imageCurs de formació realitzat en col·laboració amb l'Institut Tecnològic d'Informàtica (ITI)

Contingut del curs

Seré capaç de

El objetivo de este curso es resolver las principales dudas con las que se enfrentan los jefes de proyecto y desarrolladores a la hora de desarrollar una solución de Big Data Analytics en la empresa. Se cubre el ciclo de vida de la ciencia de datos (digitalización, adquisición y preparación de los datos, securización, entrenamiento y evaluación de modelos predictivos, despliegue de modelos, y generación de conocimiento) presentando las principales técnicas a aplicar en cada una de las etapas.

Programa
  1. Módulo 1. Introducción La aparición de nuevos conceptos relacionados con la digitalización y la búsqueda del conocimiento a lo largo de estos últimos años hace que muchos equipos de desarrollo etiqueten equivocadamente su necesidad, lo que conduce a construir sistemas que no van a cumplir con las expectativas. Nos encontramos casos en los que no se pueden aplicar técnicas de aprendizaje automático porque falta digitalizar los procesos (de negocio, de fabricación, etc.). A veces se desea digitalizar toda una planta cuando una extracción de datos históricos con unos pocos sensores en un cubo multidimensional es suficiente. Hay escenarios que requieren almacenar grandes cantidades de datos. Otros requieren desarrollar herramientas auxiliares que capturen métricas para poder aplicar técnicas de aprendizaje automático. Hay mucha heterogeneidad y no hay una solución única. En este primer módulo introductorio se presentarán los conceptos clave del dominio y de los proyectos de Big Data Analytics. Se hablará sobre objetivos y expectativas, así como de la evaluación del riesgo asociado a la ejecución del mismo. También se considerarán aspectos transversales como el cambio de cultura en la organización que supone aplicar estas técnicas, el data governance.
    1. Introducción a Big Data Analytics
      • Motivaciones
      • Nuevos conceptos: IoT, BI, IA, Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering, Data Science, Data Analytics, Data Governance
      • ¿Qué problema resuelvo con Big Data?
      • Escenarios y retos
    2. Tecnologías Big Data
      • Fundamentos técnicos
      • La era Hadoop
      • Apache Hive
      • La era Spark

    Módulo 2. Arquitecturas Big Data El objetivo de este módulo es resolver las principales dudas con las que se enfrentan los equipos de dirección técnica a la hora de implantar una estrategia de Big Data en su empresa. Así, se cubre desde un vistazo casos prácticos en materia de diseño de infraestructuras Big Data, explotación y analítica de datos, pasando por una revisión de las principales tecnologías que hoy en día pueblan el horizonte de Big Data (para ingesta masiva, consulta, análisis, visualización…), hasta un roadmap para la adopción de dichas técnicas y tecnologías en nuestras empresas.

    1. Quiero ser arquitecto Big Data
      • Ecosistema Hadoop
      • Nuestra pila de servicios
      • Por dónde empezar
      • Despliegue de modelos de Machine Learning
    2. Herramientas disponibles
      • Data Engineer
      • Data Scientist
      • Data Analyst
    3. Casos prácticos
      • La infraestructura de UBER
      • Graph Analytics
      • Procesamiento de Lenguaje Natural
      • Detección de Anomalías
      • Forecasting
    4. Definiendo una estrategia Big Data
      • El equipo Big Data
      • De los datos a las aplicaciones
      • Puesta en marcha

    Módulo 3. Adquisición y preparación de los datos La aplicación de modelos requiere corpus de entrenamiento de calidad que se extraen de las redes de sensores y los sistemas transaccionales. Se describirán posibles soluciones para capturar, obtener y almacenar la información, en función de la dimensión de los datos y su disponibilidad. Además, se explicarán técnicas de transformación de los datos, prestando especial atención al concepto de calidad del dato.

    1. Ciclo de vida del dato
    2. Digitalización del entorno
      • Instrumentación industrial
      • Sensorización IoT
    3. Extracción de datos
      • Diversidad de orígenes: No SQL, BBDD, ficheros, web, …
    4. Ingesta/Almacenamiento de los datos
      • Data pool, DataLake, DataWarehouse y DataMarts
    5. Entendimiento de los datos
      • Análisis Inicial de los Datos (IDA)
      • Técnicas de formateo
      • Técnicas de limpieza (normalización, estandarización, fusión,…)
      • Adaptación de los datos (imputación de datos faltantes)
    6. Taller: Adquisición y preparación de datos

    Módulo 4. Seguridad en entornos Big Data Analytics Una vez identificada la estrategia de implantación de Big Data, y teniendo claro los fundamentos de la adquisición y estructuración de los datos, es muy importante que se diseñe la arquitectura global teniendo en cuenta la seguridad de los datos. En este módulo presentaremos las estrategias de securización más habituales en entornos Big Data Analytics, e identificaremos qué elementos desplegar en nuestra infraestructura para securizar, monitorizar y dotar de trazabilidad a las acciones realizadas sobre los datos.

    1. Introducción a la ciberseguridad
    2. Arquitectura Big Data Analytics segura
    3. Hardening de infraestructuras
    4. Hardening de dispositivos IoT
    5. Gobernanza del dato
    6. Autenticación y Autorización
    7. Monitorización de seguridad
    8. Trazabilidad
    9. Trending topics en ciberseguridad
    10. Taller: securización de arquitectura insegura aplicando los conocimientos adquiridos en el curso

    Módulo 5. Modelos predictivos La construcción de los modelos que permiten realizar diagnósticos, pronósticos, simulaciones o prescripciones sobre los datos pasa por tres etapas claramente diferenciadas: diagnóstico y análisis exploratorio de datos, construcción y entrenamiento del modelo, y empaquetado para ser consumidos como servicio desde aplicaciones de usuario y cuadros de mando. En este módulo se presentan las técnicas utilizadas en cada una de las etapas.

    1. Análisis de modelos predictivos
    2. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
    3. Pre-Procesado de datos
    4. Entrenamiento y evaluación de modelos predictivos
    5. Despliegue de modelos
    6. Taller: Realización de un EDA, entrenamiento y evaluación de un modelo predictivo

    Módulo 6. Generación de conocimiento La explotación de los resultados de los modelos es un punto fundamental en los proyectos tanto de BI, como de Data Analytics, dado que permite transformar los datos de entrada y los resultados de los modelos en información y potencialmente en conocimiento para el apoyo a la toma de decisiones. Por ese motivo, en este módulo se mostrarán distintas formas de generación de cuadros de mando para la monitorización en tiempo real de los datos y la explotación de los modelos predictivos.

    1. Automatización de los mecanismos de captura, limpieza e integración de las fuentes de datos
    2. Soluciones de usuario para el análisis de datos
    3. Integración de modelos predictivos en cuadros de mandos
    4. Taller: Generación de conocimiento

Inscripció

Tipus de curs

Propio, organiza COITCV/AVIT

Habitació

Aula de formación del Instituto Tecnológico de Informática- ITI. Ciudad Politécnica de la Innovación, Edificio 8G, Cuarta Planta

Programar

Martes y jueves. De 16:00 a 20:00 h

Inici de la inscripció

02/03/2020

Fi inscripció

06/09/2021

Procés d'inscripció
  • Precio público general: 1152€ (IVA no incluido)
  • Asociados AVIT: descuento del 15% por el convenio firmado entre la AVIT y el ITI (este descuento no es aplicable en el curso cuando esté en “período de venta anticipada”) Consulta condiciones.

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  • Si eres asociado y/o colegiado identifícate como tal y envía la “Inscripción del Colegiado”. Una vez recibida la inscripción te enviaremos el “código descuento” para que puedas aplicarlo en la inscripción y obtener el descuento.

Si necesitas más información escribe a rrhh@coitcv.org con el nombre del curso y la consulta.


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