Curso online
Duración : 1 Mes
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
El Curso Superior en Big Data tiene los siguientes objetivos: Comprender los conceptos fundamentales de Big Data y sus aplicaciones en el mundo empresarial. Aprender las técnicas y herramientas necesarias para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Adquirir habilidades para la toma de decisiones basadas en datos y la identificación de patrones en la información. Familiarizarse con las tecnologías utilizadas en el campo del Big Data, incluyendo Hadoop, Spark, y bases de datos NoSQL. Desarrollar habilidades prácticas en el análisis y visualización de datos utilizando software como R y Python.
A quién va dirigido
Profesionales que deseen adquirir conocimientos en el análisis de datos y aplicarlos en su trabajo. Personas interesadas en el campo de la ciencia de datos y el análisis de información. Emprendedores y empresarios que buscan comprender el valor de los datos y cómo pueden aplicarlos en su negocio. Estudiantes que buscan adquirir habilidades en el análisis de datos para mejorar sus oportunidades de empleo. Cualquier persona interesada en aprender sobre Big Data y cómo puede afectar a la sociedad en general.
Requisitos
Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente. Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con la escuela y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
Temario completo de este curso
TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
1.1. ¿Por qué necesitamos el big data?
1.2. Características del big data
1.3. Tecnologías para big data
TEMA 2. BIG DATA EN PROYECTOS
2.1. Estructura del equipo de trabajo
TEMA 3. METODOLOGÍAS ÁGILES
3.1. Metodologías de desarrollo
3.2. El Framework Scrum
3.3. Software de gestión de proyectos
TEMA 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
4.1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
4.2. Machine learning y deep learning
4.3. Tecnologías y herramientas disponibles
TEMA 5. CASOS DE USO EN LA INDUSTRIA
5.1. Casos de uso en medicina
5.2. Casos de uso en ingeniería civil
5.3. Casos de uso en el sector servicios