Curso online
Si te interesa el ámbito de Big Data y quieres saber más sobre análisis, negocios y tecnología, lo mejor que puedes hacer es realizar el Curso de Certificación en Big Data y Data Science que ofrece el INTECSA-Instituto Inertia de Sistemas y Software Avanzado, allí recibirás las herramientas para desenvolverte con soltura en este ámbito laboral.
A partir de la oferta académica del presente curso aprenderás sobre Big Data y su contexto, motivación y casos, arquitectura Big Data, tipologías de datos, infraestructuras y tecnologías, tecnologías de almacenamiento en Big Data, infraestructuras y tecnologías, implicaciones de los datos, dominios. técnicas en las fases del proceso, tipos de Problemas de asociación, validación en clasificación supervisada, métodos de Clustering, validación en Clustering y más conocimientos teóricos que fundamentarán tu entendimiento del tema de interés.
Durante 280 horas académicas podrás formarte a través de una modalidad online que se adaptará con flexibilidad a tu disponibilidad horaria y a tus necesidades, mientras estudias desde la comodidad de tu propia casa u oficina, evitando cualquier tipo de incomodidad logística que pueda entorpecer tu proceso formativo.
¡Estudiar puede ser práctico y cómodo para ti!
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Objetivos
El Curso de Certificación en Big Data y Data Science (Foundation) proporciona al alumno una formación integral en Big Data que le permita diseñar proyectos e identificar los beneficios empresariales que el tratamiento del Big Data puede aportar, incluyendo los conocimientos de las tecnologías y herramientas fundamentales en ese tipo de soluciones, y también los elementos regulatorios y de gestión de proyectos asociados. Los conocimientos y competencias técnicas adquiridas se contextualizan en casos aplicables a diferentes áreas del negocio. Con el Curso de Certificación en Big Data y Data Science (Foundation) podrá: • Ser un técnico especializado en despliegue de herramientas y tecnologías Big Data. • Exhibir una infraestructura de Hardware y Software en tiempo real que soporte una arquitectura de Big Data que trabaje con altos volúmenes de datos (incluyendo datos no estructurados). • Mostrar los nuevos tipos de análisis que facilita esta nueva plataforma; análisis de nuevas fuentes no estructuradas, modelos predictivos en tiempo real, análisis de texto, etc. • Conocer los principales casos de uso que se están implantando: análisis avanzado de clientes y ciudadanos, análisis de operaciones, análisis de riesgo y fraude, smarter grid, smarter cities, etc. El Curso de Certificación en Big Data y Data Science (Foundation) le permite trabajar en los siguientes perfiles profesionales: • Banca de inversión y privada • Empresa de Retail • Manufactura y producción general • Telecomunicaciones • Organizaciones no gubernamentales • Empresas aseguradoras • eCommerce y Social Media • Gestión de activos
A quién va dirigido
Este Curso de Certificación está dirigido a jóvenes profesionales que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva en su búsqueda de empleo, especializándose en cómo implantarlo técnicamente. El ámbito profesional es muy variado ya que Big Data se aplica a cualquier sector industrial, aunque el público objetivo será personal técnico con interés en evolucionar los procesos de clientes, operaciones e inteligencia. Este Curso de Curso de Certificación en Big Data y Data Science (Foundation) está pensado para: • Graduados en finanzas, banca y seguros, así como a ingenieros y técnicos informáticos, industriales y telecomunicaciones. • Dirigido también a graduados en matemáticas, física, estadística y /o economía, y a estudiantes o perfiles con formación es sociología o ciencias de la información y hasta medicina.
Requisitos
Este Curso de Certificación no tiene ningún requisito académico de acceso previo, no obstante, el estudiante deberá tener en cuenta que el contenido de algunas unidades didácticas requerirá una mayor o menor dedicación al estudio, dependiendo de su formación académica previa.
Temario completo de este curso
1. Introducción a Data Science
Definición y Casos de uso
2. Big Data Definición
Big Data: Contexto, motivación y casos
Definición Big Data: Arquitectura Big Data
Definición Big Data: Tipologías de datos
Infraestructuras y tecnologías
Tecnologías de almacenamiento en Big Data
Infraestructuras y tecnologías
Infraestructuras de cómputo para Big Data
3. Data Mining Proceso CRISP-DM
Implicaciones de los datos
Dominios
Técnicas en las fases del proceso
Tipos de Problemas de Asociación
4. Métodos de Clasificación Supervisada
Validación en Clasificación Supervisada
Métodos de Clustering
Validación en Clustering
Selección de atributos (FSS)
Filtering Wrapper
Reducción de Dimensionalidad
5. Análisis de datos no estructurados: Texto
Proceso de Análisis de Texto
Preprocesamiento y limpieza
Detección de frases Detección de partes del discurso
Detección de entidades
Análisis de sentimientos
6. Análisis de datos no estructurados: Imágenes
Definición de Imagen digital
Filtrado de imágenes en el dominio espacial y espectral
Análisis de la imagen
Anotación de imágenes
Aplicaciones de data mining en imágenes
Consolidación de conceptos
7. Elaboración del plan y proyecto final del curso