Duración promedio del programa: 280 Horas

Inicio de clases Personalizado

Certificados Internacionales de la Big Data Foundation

Acceso a Bolsa de Trabajo

OPINIONES Y RECOMENDACIONES

Objetivos del programa

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. Incluye además los conocimientos de las tecnologías y herramientas fundamentales en ese tipo de soluciones, y también los elementos regulatorios y de gestión de proyectos asociados.

A quién va dirigido

Este Programa 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.

Campo laboral

  • Banca de inversión y privada
  • Telecomunicaciones
  • Organizaciones no gubernamentales
  • Empresas aseguradoras
  • eCommerce y Social Media
  • Empresas multinacionales
  • Pequeñas y medianas empresas

Perfil del formado

Este Programa 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, telecomunicaciones o a cualquier interesado con nociones básicas de la informática que puede aprovechar la tecnología de Big Data en su sector.

Conoce los detalles de tu Certificación

Temario Académico

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE BIG DATA

• Big Data: historia, descripción y características
• Tecnologías Big Data. Información general
• Historias de éxito en Big Data
• Big Data. Privacidad y Ética
• Proyectos Big Data

MÓDULO 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 de cómputo para Big Data

MÓDULO 3. FUENTES DE BIG DATA

• Fuentes de datos empresariales
• Fuentes de datos de redes sociales: Facebook API´s y Twitter API´s
• Fuentes de datos públicas

MÓDULO 4. DATA MINING - CONCEPTOS Y HERRAMIENTAS

• Conceptos: Técnicas y Algoritmos, el Proceso KDD y el Estándar CRISP
• Herramientas: Weka, KNIME, Python y R

MÓDULO 5.DATA MINING. PROCESO CRISP-DM

• Implicaciones de los datos
• Dominios
• Técnicas en las fases del proceso
• Tipos de Problemas de Asociación

MÓDULO 6. BIG DATA - HADOOP

• Fundamentos de Hadoop
• Instalar y configurar
• MapReduce
• Proceso de datos con Hadoop

MÓDULO 7. BIG DATA - MONGODB

• Fundamentos de MongoDB
• Instalar y configurar
• Bases de datos de documentos
• Modelado de datos con bases de datos de documentos

MÓDULO 8. MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN SUPERVISADA

• Validación en Clasificación Supervisada
• Métodos de Clustering
• Validación en Clustering
• Selección de atributos (FSS)
• Filtering Wrapper
• Reducción de dimensionalidad

MÓDULO 9. ANÁLISIS DE DATOS NO ESTRUCTURADOS: TEXTO

• Proceso de análisis de texto
• Preprocesamiento y limpieza
• Detección de frases y de partes del discurso
• Detección de entidades
• Análisis de sentimientos

MÓDULO 10. 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

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