Curso de Programación Distribuida, Text Mining y Data Science Aplicada
Inicio de cursada 
DuraciónPresentación
Clases en vivo: Jueves 19 a 22 hs.
En los últimos 25 años el mundo de la informática ha experimentado cambios profundos. Han surgido nuevas arquitecturas de aplicaciones, nuevos paradigmas de programación y nuevas herramientas de desarrollo de software.
El concepto de programación distribuida existe desde comienzo de Internet, en ámbitos académicos, sin embargo, nunca fue posible y necesario el uso, la administración y la explotación de datos como en tiempos modernos. La baja en precios por unidad de almacenamiento, el crecimiento exponencial de la capacidad de procesamiento, la receptividad del mercado a la explotación de datos, la gran cantidad y variedad de datos (en el orden de los PB de información) favorecieron el surgimiento de herramientas como Spark y Hadoop que cambiaron el paradigma de programación, permitiendo no estar limitado a la potencia de un solo servidor, sino usar varios de ellos como uno solo. Este nuevo surgimiento, trajo nuevos desafíos y problemáticas, para ello, es muy importante entender cómo desarrollar sistemas que estén a la altura de requerimientos y fuentes de datos dinámicas, así como comprender el rol del profesional de datos orientado a resolver problemas de big data dentro de las organizaciones.
Modalidad: Sincronico
Qué vas a aprender
Objetivo general
Se espera que al finalizar el programa, los participantes puedan:
- Entender los conceptos relacionados a la programación distribuida y su aplicación en data science.
- Conocer las tecnologías y la arquitectura para la programación distribuida.
- Aprender conceptos de Machine Learning de manera teórica y práctica.
- Entender las funciones del rol de los data scientists y data engineer dentro de una organización.
- Aprender la Herramienta Mahout de la Plataforma Hadoop.
- Programar algoritmos de data mining con Java sobre Motor de Procesamiento MapReduce.
- Programar algoritmos de data mining con Python sobre Motor de Procesamiento Spark.
- Programar algoritmos de data mining con Scala sobre Motor de Procesamiento Spark.
- Programar algoritmos en Scala ó Python sobre Spark en HDFS.
- Programar algoritmos en Scala ó Python sobre Spark en MongoDB.
- Entender el concepto de arquitectura Lambda.
- Implementar arquitectura Lambda con los lenguajes y herramientas estudiados.
Destinatarios
- El curso está también dirigido a personas con conocimientos en el área de Big Data, bases de datos NoSQL y Plataforma de Almacenamiento y Procesamiento distribuido como Hadoop que quieren aprender programación distribuida y data science aplicada.
- El curso está dirigido a personas con conocimientos de programación en lenguajes tales como C++, Java, C#, Ruby, Scala, Python, R, entre otros, que quieran hacer una inmersión en el mundo de Big Data.
Requisitos
- Recomendable contar estudios al menos iniciales en carreras relacionadas con Sistemas y conocimientos de programación y bases de datos.
- Los alumnos deberán asistir al curso con un equipo personal (notebook/netbook) con posibilidad de conexión a una red wifi
Equipo docente
Juan Zaffaroni
Profesor
Ing. Juan Zaffaroni Es egresado de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional Tiene más de 35 años de experiencia en el área de Gestión de Datos. Es CEO de DBlandIT, empresa que se dedica a Analítica de Datos y Big Data. Profesor desde el año 1991 en la Universidad Tecnológica Nacional – Facultad Regional Buenos Aires, y dicta las materias Gestión de Datos y Bases de Datos NoSQL, pertenecientes a la carrera de grado de Ingeniería en Sistemas de Información. Es Director Académico de la Diplomatura en Arquitecturas de Big Data Aplicadas en Extensión Universitaria de la UTN FRBA.
Lucas Garcia
Coordinador
Mi nombre es Lucas García, soy Ingeniero industrial de UTN BA (2001). Una vez recibido trabajé en Toyota Argentina en Control de la Producción del Abastecimiento de Autopartes Locales. Durante 2005/7 realicé el Posgrado de Dirección Logística integrada en la USAL y a partir de allí, me desempeñé profesionalmente en Shell CAPSA, Siemens, e stando actualmente a cargo de la Gestión operativa de los Almacenes de Upstresm. Realizo Proyectos educativos y Cursos presenciales para la SCEU UTN BA. Soy adjunto de la Cátedra de Planificación y Control de la Producción de la carrera de Ingeniería Industrial (2018) y Coordinador académico de la Tecnicatura Universitaria en Logística UTN BA y Fundación Andreani, iniciada por la Secretaría de Cultura y Extensión universitaria de UTN BA.
Modalidad de Evaluación y Acreditación:
Estos cursos están diseñados para brindarte una experiencia de aprendizaje con clases en vivo por videoconferencia.
Cada unidad tiene una duración de una semana y se enfoca en contenidos específicos. Accederás a un campus virtual que ofrece material didáctico complementario, clases en vivo semanales y trabajos prácticos.
Es importante que asistas al menos al 75% de las clases en vivo. La evaluación final te permitirá consolidar tus conocimientos. Para aprobar, se requiere cumplir con la asistencia y la aprobación de todas las instancias evaluatorias obligatorias.
Preguntas Frecuentes
Es muy fácil:
- Hacé clic en el botón "Inscripción" en la página web de tu curso de interés. Si es la primera vez que estudiás con nosotros, creá tu usuario. Si ya tenés uno, iniciá sesión.
- La página te redireccionará al proceso de pago. Si tenés un cupón de descuento, ¡este es el momento de usarlo! Cargá su código en el botón “Tengo un cupón de descuento”.
- Luego de operación, el pago puede demorar entre 48 y 72hs en impactar en el sistema. ¡No te preocupes! Cuando se acredite te avisaremos vía correo electrónico.
En caso que el curso seleccionado cuente con un proceso de admisión, deberás enviar la documentación requerida para ser admitido y luego efectuar la inscripción.
La inscripción de nuestros cursos se mantiene abierta hasta 7 días después de la fecha de inicio.
Seguí los pasos de inscripción y envianos el comprobante de pago a administracion@centrodeelearning.com para que te demos el acceso al aula y puedas comenzar a cursar.
Podés abonar a través de Mercado Pago con tarjeta de débito, crédito o en efectivo.
Si pagás con tarjetas de crédito podrás financiar el pago en 3 o 6 cuotas sin interés, dependiendo del curso. También hay cursos con financiación específica,de tenerla se informa debajo de la presentación
El día de inicio de la cursada te enviaremos un correo electrónico para avisarte que el material ya está disponible en el Campus Virtual. ¡No te desesperes! El correo puede llegar entre las 10 y las 16hs.
A partir de ese momento vas a poder visualizar los contenidos de la primera unidad, el programa de estudio y el cronograma de clases.
Para asegurar la calidad de las clases, algunos cursos pueden tener cupos limitados. Dependiendo del curso, es posible que las vacantes se completen rápido.
¡No te preocupes! Nuestros cursos cuentan con varias fechas de inicio a lo largo del año para que nadie se quede con las ganas de estudiar y certificarse en el Centro de e-Learning UTN BA.