Debido al desarrollo de nuevas tecnologías móviles y a su aceptación social, cada vez se generan más datos que suponen nuevos retos de almacenamiento y procesamiento. Estos retos, a su vez, requieren nuevas metodologías, prácticas y tecnologías. Por eso, el Big Data, una de las áreas más innovadoras del software, está en completo crecimiento y son muchas las empresas que buscan profesionales con skills en esta área para incorporar a sus equipos de trabajo.
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Objetivos
- Ofrecer una visión teórica y práctica de las tecnologías y métodos para la exploración de forma innovadora de grandes fondos de datos abiertos. - Plantear las oportunidades de la aplicación de la metodología y tecnologías Big Data y los requerimientos para su implantación, haciendo un recorrido por las técnicas más comunes para la recogida, análisis y visualización de grandes volúmenes de datos no estructurados. - Proporcionar pistas de cómo innovar en los procesos sociales y productivos para superar limitaciones de los planteamientos actuales.
A quién va dirigido
Este curso está dirigido a trabajadores en activo, autónomos, empleados públicos, personas en situación de ERTE, ERE y desempleados (máximo 30%), de Cataluña.
Requisitos
"Los requisitos de acceso podrán variar según tu situación laboral."
Temario completo de este curso
Debido al desarrollo de nuevas tecnologías móviles y a su aceptación social, cada vez se generan más datos que suponen nuevos retos de almacenamiento y procesamiento. Estos retos, requieren nuevas metodologías, prácticas y tecnologías.
Por eso, el Big Data, una de las áreas más innovadoras del software, está en completo crecimiento y son muchas las empresas que buscan profesionales con skills en esta área para incorporar a sus equipos de trabajo.
TEMARIO:
1. Introducción a Big Data. La cadena de valor. Ecosistema de herramientas por Big Data.
2. Introducción a estadística por Big Data.
3. Introducción a programación por Big Data.
4. Ingesta y preparación de datos. Infraestructura y herramientas utilizadas.
5. Procedimientos para el análisis de datos.
6. Explotación y visualización de datos.
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