10 meses
1500
12 módulos
Online
2000 €
El Máster en Datos en Tiempo Real y Streaming Analytics forma a quienes quieren construir la capa de datos que mueve una operación logística moderna, donde pedidos, sensores, vehículos y almacenes generan eventos sin descanso. Dominar la analítica en streaming significa anticiparse a una rotura de stock, a un retraso de ruta o a un fallo de equipo en lugar de descubrirlo al día siguiente.
El itinerario parte de la arquitectura en tiempo real y de Kafka, avanza por Apache Flink, Spark Streaming, la arquitectura orientada a eventos y la captura de cambios (CDC), y se adentra en series temporales, paneles en vivo, motores de alertas, procesamiento de eventos complejos y detección de anomalías, sin olvidar el control de costes de la plataforma. Todo converge en un pipeline de extremo a extremo que abre el camino a puestos de arquitecto de datos en tiempo real, ingeniero de datos senior o responsable de plataformas de datos.
¿Tienes dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación? Escríbenos y nuestro equipo te asesorará sin ningún compromiso.
+34 960 730 479
info@isslogg.com
Lunes a viernes, de 9:00 a 18:00 (CET)
Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.
Comprender la arquitectura de una plataforma de datos en tiempo real.
Manejar Kafka, Flink y Spark Streaming en flujos de eventos continuos.
Gestionar series temporales y paneles en vivo para la operación logística.
Aplicar procesamiento de eventos complejos y detección de anomalías.
Optimizar el coste y la fiabilidad de las soluciones de streaming.
Metodología práctica y flexible, con el acompañamiento de expertos en cada paso.
Casos reales y herramientas aplicables desde el primer día.
Acredita tus competencias con un título propio de ISSLOGG.
Estudia a tu ritmo, sin horarios y desde cualquier dispositivo.
Tutores especialistas que resuelven todas tus dudas.
Este programa está diseñado para perfiles que quieren crecer en el sector logístico.
Profesionales logísticos en activo que quieren explotar los datos de su operación en tiempo real.
Recién titulados en ingeniería o datos que buscan una especialización en streaming analytics.
Responsables de sistemas y operaciones que lideran proyectos de datos y monitorización continua.
Profesionales de otros sectores que quieren orientar su carrera hacia los datos en tiempo real.
Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.
Te inscribes en minutos y accedes de inmediato a tu formación.
Estudias a tu ritmo desde el campus virtual, sin horarios fijos.
Cuentas con el acompañamiento de tutores que resuelven tus dudas.
Al terminar obtienes tu titulación propia de ISSLOGG.
Nuestro equipo está listo para resolver todas tus dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación.
ContáctanosSe recomienda una base mínima de programación y de bases de datos, aunque el temario avanza de forma progresiva. Empieza por los conceptos de tiempo real y la arquitectura, y deja la detección de anomalías y el procesamiento de eventos complejos para cuando ya dominas la base.
Sí. Cada herramienta se explica con situaciones de la cadena de suministro, como el seguimiento de flotas, la cadena de frío o el inventario. Así sabes qué eventos merece la pena analizar en vivo y cómo plantear el proyecto con tu equipo técnico.
Los 12 módulos se cursan de forma progresiva, con materiales online para que avances a tu ritmo y lo compagines con tu trabajo. Cada bloque se centra en una pieza concreta de la plataforma, desde Kafka hasta la gestión de costes.
Terminas con una visión completa de cómo se construye y se mantiene una plataforma de datos en streaming, y con un proyecto propio que llega hasta el panel en vivo, las alertas y el análisis de costes. Es un trabajo aplicado que puedes mostrar como muestra de tu capacidad técnica.
Puedes orientar tu perfil hacia funciones como arquitecto de datos en tiempo real, ingeniero de datos, desarrollador de pipelines de streaming o responsable de plataformas de datos y monitorización en empresas logísticas y de transporte.
