Formació Postgrau

Especialització de Big Data

Programa acadèmic

Els productes i serveis actuals es fonamenten en dades històriques, contextuals i en temps real que s'han de capturar, processar, emmagatzemar, analitzar i representar de forma eficient mitjançant tecnologies de big data.

Aquesta especialitat es dirigeix a proporcionar al professional de perfil tecnològic capacitats pràctiques per dissenyar i implementar sistemes de big data que siguin compatibles amb les diferents necessitats analítiques d'una organització (diferides, en temps real, multipropòsit, orientades a l'aprenentatge automàtic -machine learning-).

Es compon de les assignatures següents:

Data lakes (6 crèdits): en aquesta assignatura s'aprèn a crear un llac de dades (data lakes) que complementa la factoria d'informació organitzativa. Es presenta conceptualment l'arquitectura d'un llac de dades i es donen pautes per construir aquesta mena de sistemes. La posada en pràctica es duu a terme mitjançant la resolució d'un cas pràctic extens per al qual s'utilitzen diferents eines especialitzades.
Tecnologies de batch processing (6 crèdits): en els projectes de dades massives (big data), un dels casos principals d'ús és l'emmagatzematge, el processament i l'anàlisi de grans volums de dades en llargs períodes de temps. En aquesta assignatura es presenten les tecnologies de processament per lots (batch processing) que responen a aquesta necessitat. Es donen a conèixer aquestes tecnologies de manera conceptual i pràctica mitjançant la resolució d'un cas pràctic extens per al qual s'utilitzen diferents eines especialitzades.
Tecnologies d'stream processing (6 crèdits): en els projectes de dades massives (big data), un dels casos principals d'ús és treballar amb dades en temps real. En aquesta assignatura es presenten les tecnologies de processament per fluxos (stream processing) que responen a aquesta necessitat. Mitjançant la resolució d'un cas pràctic es donen a conèixer aquestes tecnologies de manera teòrica i pràctica.

Durant el curs, l'estudiant treballa amb eines especialitzades com ara Cloudera, i també amb els frameworks de processament Apache Flink, Apache Spark o Storm. La universitat compta amb un ecosistema de dades propi per realitzar les activitats pràctiques.

Recursos per a l'aprenentatge

Recursos comuns per a l'aprenentatge

L'estudiant disposa, al llarg del programa, de recursos comuns de suport i aprenentatge:

Una assignatura transversal optativa d'adquisició de competències digitals (Aprofitar les TIC en postgrau), que té per objecte familiaritzar-se amb l'ús de les eines del campus i aules de la UOC, i la formació en tècniques d'informació i comunicació social per a la formació virtual.
Un laboratori virtual de tecnologies i eines de business intelligence, que dona servei de suport en l'ús de les eines. El programa té acords amb els principals fabricants de programari de BI i big data, amb empreses d'infraestructura virtualitzada i amb un laboratori d'eines de programari de codi obert.
Un laboratori virtual de llenguatges de programació, que proporciona suport a l'estudiant durant tot el programa en temes relacionats amb la programació, especialment en llenguatge R.
Un conjunt de recursos per a l'aprenentatge no guiat: un blog sobre temes d'actualitat, un canal de vídeo, diverses webs pròpies, un wiki sobre l'ús de les eines de laboratori, un repositori de casos i projectes de finalització de carrera, accés a les bases de dades de l'empresa de prospectiva Gartner, a la Biblioteca Virtual de la Universitat i a la xarxa de recursos de les biblioteques públiques.
Recursos d'anivellament, com ara tutorials, vídeos i materials docents d'altres programes de la UOC, per a aquells estudiants que presentin mancances de formació en àmbits d'empresa, sistemes d'informació, estadística o tecnologies.
Una borsa de treball, tant per a ofertes de feina estable com per a la realització de pràctiques voluntàries a empreses.

Eines de programari

La UOC té acords de col·laboració estable amb els programes acadèmics d'IBM, Microsoft, Cloudera, QlikView i Tableau. Així mateix, contínuament estem avaluant altres eines i acords amb altres fabricants.

La UOC ha tingut tradicionalment un compromís amb el programari de codi obert, especialment en l'àmbit de la intel·ligència de negoci. La nostra eina de referència en anàlisi estadística i mineria de dades és R, de la qual disposem de manuals, tutorials i un web de continguts. Les nostres eines de referència en l'explotació i anàlisi de dades massives són Apache Hadoop i Apache Spark.

Depenent de les exigències de rendiment del programari, algunes aplicacions es poden descarregar a l'ordinador de l'estudiant o accedir a màquines virtuals d'Amazon i Azure des de la mateixa aula.

És recomanable disposar de màquines i SO de 64 bits i 4 GB de RAM mínim (8 GB recomanades).

En la descripció de cada especialitat i assignatura, s'inclouen les eines que s'utilitzen per a l'aprenentatge. Aquesta descripció pot canviar en cada convocatòria en funció de les necessitats docents, l'actualització del programa i la relació amb els fabricants actuals o nous.

Durada

A la UOC, un crèdit ECTS equival a 25 hores de treball de l'estudiant.

Segons el nombre de crèdits ECTS, la durada dels programes de postgrau oscil·la entre 1 mes i 2 anys, aproximadament:

Màster propi: 2 anys
Diploma de postgrau: 1 any
Especialització: 1 semestre (6 mesos)
Curs: entre 1 i 6 mesos