Este diploma de experto se dirige a proporcionar al profesional de perfil tecnológico capacidades prácticas para diseñar e implementar sistemas de big data que sean compatibles con las diferentes necesidades analíticas de una organización (diferidas, en tiempo real, multipropósito, orientadas al aprendizaje automático -machine learning-).

Se compone de las asignaturas siguientes:

• Data lakes (6 créditos): en esta asignatura se aprende a crear un lago de datos (data lakes) que complementa la factoría de información organizativa. Se presenta conceptualmente la arquitectura de un lago de datos y se dan pautas para construir este tipo de sistemas. La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el cual se utilizan diferentes herramientas especializadas.
• Tecnologías de batch processing (6 créditos): en los proyectos de datos masivos (big data), uno de los casos de uso principales es el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos en largos periodos de tiempos. En esta asignatura se presentan las tecnologías de procesamiento por lotes (batch processing) que responden a esta necesidad. Se dan a conocer estas tecnologías de manera conceptual y práctica mediante la resolución de un caso práctico extenso para el cual se utilizan diferentes herramientas especializadas. 
• Tecnologías de stream processing (6 créditos): en los proyectos de datos masivos (big data), uno de los casos de uso principales es trabajar con datos en tiempo real. En esta asignatura se presentan las tecnologías de procesamiento por flujos (stream processing) que responden a esta necesidad. Mediante la resolución de un caso práctico se dan a conocer estas tecnologías de manera teórica y práctica.

Durante el curso, el estudiante trabaja con herramientas especializadas como Cloudera, así como con los frameworks de procesamiento Apache Flink, Apache Spark o Storm. La universidad cuenta con un ecosistema de datos propio para realizar las actividades prácticas.

De acuerdo con las tendencias actuales en formación universitaria y con la experiencia de la UOC en programas virtuales, los objetivos del programa se dirigen a la adquisición de competencias profesionales de carácter práctico, principalmente mediante el uso de casos de negocio, métodos y herramientas de trabajo.

Objetivos generales

• Adquirir y estar en condiciones de implantar una mentalidad crítica y analítica dentro de la empresa, mediante el conocimiento de los diferentes sistemas de información de empresa, los métodos y las técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio.
• Conocer el funcionamiento y el mercado de los sistemas de big data  y sus principales utilidades y componentes para proporcionar información y conocimiento que permita mejorar la toma de decisiones.
• Conocer y estar en condiciones de desarrollar e implementar un proyecto big data dentro de la empresa, las etapas del ciclo de gestión de proyectos y los métodos específicos de producción de proyectos de esta tipología.
• Conocer las nuevas tendencias, en particular, el fenómeno de los datos masivos (big data), que representa el tratamiento y la interpretación de datos de más volumen, variedad, complejidad y velocidad, procedentes de múltiples fuentes. Entender y saber aplicar el uso efectivo y las implicaciones tecnológicas, legales y éticas.
• Conocer y estar en condiciones de aplicar las técnicas y las herramientas de análisis de datos, los métodos y los algoritmos más habituales y sus usos aplicados en diferentes empresas y organizaciones.
• Saber utilizar a nivel de usuario avanzado una suite completa de inteligencia de negocio, un sistema de interrogación y una herramienta de estadística avanzada para el análisis de datos.

Objetivos específicos

• Conocer y saber construir y utilizar un sistema de data lakes.
• Conocer y saber utilizar las arquitecturas y herramientas de sistemas de gestión de datos masivos.
• Conocer y saber utilizar sistemas de procesamiento en batch.
• Conocer y saber utilizar sistemas de procesamiento en streaming.
• Conocer y estar en condiciones de desarrollar e implementar un proyecto de big data dentro de la empresa.