INTRODUCCIÓN AL BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IFCT159)
Alborán Formación SLCurso subvencionado para trabajadores online
Gratis
Duración : 4 Semanas
Si deseas avanzar en tu profesión, esta es tu oportunidad. Esta formación ofrece la posibilidad de aprender en forma más conjunta las dos tecnologías utilizadas para gestionar, recopilar y procesar datos. Una vez lo hayas cursado sabrás acerca de las características del Big Data y sus paradigmas, el uso de Cloud Computing y tratamiento masivo de datos. También aprenderás sobre Inteligencia Artificial y los algoritmos.
Con el curso de Introducción al Big Data e Inteligencia Artificial que has encontrado aquí, en el portal de Lectiva.com, te capacitarás en los lenguajes de programación como el lenguaje R, Java y Python. También conocerás acerca de la arquitectura Big Data, la ciencia de datos y el Deep Learning. Por otra parte, verás la aplicación de estas tecnologías en instituciones públicas así como en el mundo empresarial, su eficacia a la hora de realizar la gestión de datos y para la toma decisiones en una compañía.
A lo largo de este curso, impartido por el centro Alborán Formación SL, comprenderás la evolución del Big Data y los beneficios que le aporta la inteligencia artificial a la hora de optimizar los procesos. Esta capacitación otorga una titulación validada por el Servicio Público de Empleo Estatal, con la que podrás acceder a puestos de administrador o desarrollador de sistemas inteligentes de datos, analista de datos, arquitecto de datos o Big Data Engineer en diferentes tipos de industrias o empresas.
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
Conocer las principales características del procesamiento masivo de datos en su relación con aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial, así como facilitar una aproximación a la planificación y desarrollo de programas de inteligencia artificial y Big Data en el entorno empresarial.
A quién va dirigido
Autónomos, Trabajadores del Sector Servicios (Otros)*. *Actividades incluidas en el Sector Servicios (Otros): Organizaciones empresariales, profesionales, sindicales, religiosas o políticas; Reparación de ordenadores, aparatos electrónicos, electrodomésticos, calzado, muebles, relojes, joyas, otros efectos personales; Lavado prendas textiles; Peluquería y tratamientos belleza; Funerarias; Actividades de mantenimiento físico.
Requisitos
Autónomos y trabajadores deben de estar en alta en la Seguridad Social. Disponer de alguna de las siguientes titulaciones: - Título de Bachiller, Ciclos Formativos de Grado Medio o Estudios Superiores. - Poseer un certificado de profesionalidad de nivel 3. - Acceso a los ciclos formativos de grado superior, o haber superado las pruebas de acceso reguladas por las administraciones educativas. - Prueba acceso Universidad +25 años ó +45 años.
Temario completo de este curso
1. Avances en Big Data:
- Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…)
- El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención.
- Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo.
- Características del Big Data (4 V's y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/noestructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato,…
- Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
2. Arquitectura Big Data y principales tecnologías:
- El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.
- Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python.
- Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE.
- Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
- Procesamiento y analítica avanzada con Spark.
- Seguridad y gobierno del dato
3. La "Ciencia de datos" e IA:
- Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial.
- Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python.
- Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
- Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
- Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.
- Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos.
- Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards
4. Futuro del BigData y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas:
- Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData.
- Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de lasoperaciones de una compañía.
- “Data for Good”: Big Data para el bien social.
- Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros
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