¿Por qué estudiar en TECH?

Aprenderás a analizar los modelos clásicos de sistemas e identificar las deficiencias para su uso en aplicaciones distribuidas” 

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Universidad Tecnológica

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Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 
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Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.
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Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.
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Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.
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Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.
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Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  
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Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

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Análisis 

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

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Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional), junto a los “case studies” de Harvard Business School. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.

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Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los estudios de casos de Harvard Business School

Estructura y contenido

La Experto universitario Arquitecturas para Tratamiento de Información de Alto Volumen y Categoría Heterogénea en la Empresa es un programa a tu medida que se imparte en formato 100% online para que elijas el momento y lugar que mejor se adapte a tu disponibilidad, horarios e intereses. Un programa que se desarrolla a lo largo de 6 meses y que pretende ser una experiencia única y estimulante que siembre las bases para tu éxito profesional.

Las destrezas y competencias que adquieres cuando realizas un programa de este tipo son fundamentales y, por ello, en TECH ponemos todos nuestros recursos a tu alcance” 

Plan de estudios

La Experto universitario en Arquitecturas para Tratamiento de Información de Alto Volumen y Categoría Heterogénea en la Empresa de TECH Universidad Tecnológica es un programa intensivo que prepara al alumno para afrontar retos y decisiones empresariales en el ámbito del Arquitecturas para Tratamiento de Información de Alto Volumen y Categoría Heterogénea en la Empresa.

El contenido de la Experto universitario en Arquitecturas para Tratamiento de Información de Alto Volumen y Categoría Heterogénea en la Empresa está pensado para favorecer el desarrollo de las competencias que permitan la toma de decisiones con un mayor rigor en entornos inciertos.

A lo largo de 450 horas de estudio, el alumno analizará multitud de casos prácticos mediante el trabajo individual y en equipo. Se trata, por tanto, de una auténtica inmersión en situaciones reales de negocio.

Este Experto Universitario trata en profundidad el mundo de la informática en el ámbito empresarial, y está diseñado para formar a profesionales que entiendan las Arquitecturas para Tratamiento de Información de Alto Volumen y Categoría Heterogénea en la Empresa desde una perspectiva estratégica, internacional e innovadora.

Un plan pensado para el alumno, enfocado a su mejora profesional y que lo prepara para alcanzar la excelencia en el ámbito de la dirección y la gestión empresarial. Un programa que entiende tus necesidades y las de tu empresa mediante un contenido innovador basado en las últimas tendencias, y apoyado por la mejor metodología educativa y un claustro excepcional, que le otorgará competencias para resolver situaciones críticas de forma creativa y eficiente.  

Esta Experto universitario se desarrolla a lo largo de 6 meses y se divide en 3 módulos:

Módulo 1. Tipos y Ciclo de Vida del Dato
Módulo 2. Sistemas Escalables y Confiables de Uso Masivo de Datos
Módulo 3. Administración de Sistemas para Despliegues Distribuidos

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¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este programa de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la capacitación, el estudiante podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.

Módulo 1. Tipos y Ciclo de Vida del Dato  

1.1. La Estadística 

1.1.1. Estadística: estadística descriptiva, estadística inferencias 
1.1.2. Población, muestra, individuo 
1.1.3. Variables: definición, escalas de medida 

1.2. Tipos de datos estadísticos 

1.2.1. Según tipo 

1.2.1.1. Cuantitativos: datos continuos y datos discretos 
1.2.1.2. Cualitativos: datos binomiales, datos nominales y datos ordinales 

1.2.2. Según su forma  

1.2.2.1. Numérico 
1.2.2.2. Texto  
1.2.2.3. Lógico 

1.2.3. Según su fuente 

1.2.3.1. Primarios 
1.2.3.2. Secundarios 

1.3. Ciclo de vida de los datos 

1.3.1. Etapas del ciclo 
1.3.2. Hitos del ciclo 
1.3.3. Principios FAIR 

1.4. Etapas iniciales del ciclo 

1.4.1. Definición de metas 
1.4.2. Determinación de recursos necesarios 
1.4.3. Diagrama de Gantt 
1.4.4. Estructura de los datos 

1.5. Recolección de datos 

1.5.1. Metodología de recolección 
1.5.2. Herramientas de recolección 
1.5.3. Canales de recolección 

1.6. Limpieza del dato 

1.6.1. Fases de la limpieza de datos 
1.6.2. Calidad del dato 
1.6.3. Manipulación de datos (con R) 

1.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados 

1.7.1. Medidas estadísticas 
1.7.2. Índices de relación 
1.7.3. Minería de datos 

1.8. Almacén del dato (Datawarehouse

1.8.1. Elementos que lo integran 
1.8.2. Diseño 
1.8.3. Aspectos a considerar 

1.9. Disponibilidad del dato 

1.9.1. Acceso 
1.9.2. Utilidad 
1.9.3. Seguridad 

1.10. Aspectos Normativos

1.10.1. Ley de protección de datos 
1.10.2. Buenas prácticas 
1.10.3. Otros aspectos normativos

Módulo 2. Sistemas Escalables y Confiables de Uso Masivo de Datos  

2.1. Escalabilidad, Confiabilidad y Mantenibilidad 

2.1.1. Escalabilidad 
2.1.2. Confiabilidad 
2.1.3. Mantenibilidad 

2.2. Modelos de datos 

2.2.1. Evolución de los modelos de datos 
2.2.2. Comparación del modelo relacional con el modelo NoSQL basado en documentos 
2.2.3. Modelo de grafos 

2.3. Motores de almacenamiento y recuperación de datos 

2.3.1. Almacenamiento estructurado en log 
2.3.2. Almacenamiento en tablas de segmentos 
2.3.3. Árboles B 

2.4. Servicios, paso de mensajes y formatos para codificar datos 

2.4.1. Flujo de datos en servicios REST 
2.4.2. Flujo de datos en paso de mensajes 
2.4.3. Formatos de envío de mensajes 

2.5. Replicación 

2.5.1. Teorema CAP 
2.5.2. Modelos de consistencia 
2.5.3. Modelos de réplica con base en conceptos de líder y seguidores 

2.6. Transacciones distribuidas 

2.6.1. Operaciones atómicas 
2.6.2. Transacciones distribuidas desde diferentes enfoques Calvin, Spanner 
2.6.3. Serializabilidad 

2.7. Particionado 

2.7.1. Tipos de particionado
2.7.2. Índices en particiones
2.7.3. Rebalanceado de particiones

2.8. Procesamiento por lotes 

2.8.1. El Procesamiento por lotes 
2.8.2. MapReduce 
2.8.3. Enfoques posteriores a MapReduce 

2.9. Procesamiento de flujos de datos 

2.9.1. Sistemas de mensajes 
2.9.2. Persistencia de flujos de datos 
2.9.3. Usos y operaciones con flujos de datos 

2.10. Casos de uso. Twitter, Facebook, Uber 

2.10.1. Twitter: el uso de caches 
2.10.2. Facebook: modelos no relacionales 
2.10.3. Uber: diferentes modelos para diferentes propósitos 

Módulo 3. Administración de Sistemas para Despliegues Distribuidos  

3.1. Administración clásica. El Modelo monolítico 

3.1.1. Aplicaciones clásicas. Modelo monolítico 
3.1.2. Requisitos de sistemas para aplicaciones monolíticas 
3.1.3. La administración de sistemas monolíticos 
3.1.4. Automatización 

3.2. Aplicaciones distribuidas. El microservicio 

3.2.1. Paradigma de computación distribuida 
3.2.2. Modelos basados en microservicios 
3.2.3. Requisitos de sistemas para modelos distribuidos 
3.2.4. Aplicaciones monolíticas vs. aplicaciones distribuidas 

3.3. Herramientas para la explotación de recursos 

3.3.1. Gestión del “hierro” 
3.3.2. Virtualización 
3.3.3. Emulación 
3.3.4. Paravirtualización 

3.4. Modelos IaaS, PaaS y SaaS 

3.4.1. Modelo IaaS 
3.4.2. Modelo PaaS 
3.4.3. Modelo SaaS 
3.4.4. Patrones de diseño 

3.5. Containerización 

3.5.1. Virtualización con cgroups 
3.5.2. Containers 
3.5.3. De la aplicación al contenedor 
3.5.4. Orquestación de contenedores 

3.6. Clusterización 

3.6.1. Alto rendimiento y alta disponibilidad 
3.6.2. Modelos de alta disponibilidad 
3.6.3. Clúster como plataforma SaaS 
3.6.4. Securización de clústers 

3.7. Cloud computing 

3.7.1. Clústers vs. clouds 
3.7.2. Tipos de clouds 
3.7.3. Modelos de servicio en cloud 
3.7.4. Sobresuscripción 

3.8. Monitorización y testing 

3.8.1. Tipos de monitorización 
3.8.2. Visualización 
3.8.3. Tests de infraestructura 
3.8.4. Ingeniería del caos 

3.9. Caso de estudio: Kubernetes 

3.9.1. Estructura 
3.9.2. Administración 
3.9.3. Despliegue de servicios 
3.9.4. Desarrollo de servicios para K8S

3.10. Caso de estudio: OpenStack 

3.10.1. Estructura 
3.10.2. Administración 
3.10.3. Despliegues 
3.10.4. Desarrollo de servicios para OpenStack 

SemanasInternacionales Tech Universidad

Un programa completo y de vanguardia que te permitirá avanzar de forma progresiva y completa en la adquisición de los conocimientos que necesitas para intervenir en este sector”

Experto Universitario en Arquitecturas para Tratamiento de Información de Alto Volumen y Categoría Heterogénea en la Empresa

En el mundo empresarial actual, la información es el recurso más valioso. Con la cantidad de datos que se generan diariamente en las empresas, es fundamental contar con arquitecturas de tratamiento de información heterogénea y de alto volumen que permitan la gestión eficiente de dichos datos, ofreciendo resultados precisos y útiles para las compañías. Dada su relevancia, los directivos deben contar con una alta especialización en este campo para optimizar el funcionamiento de la empresa. Motivado por ello, se ha creado el Curso Universitario en Arquitecturas para Tratamiento de Información de Alto Volumen y Categoría Heterogénea, que te proporcionará una serie de habilidades que impulsarán tu desarrollo profesional.

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