Formación Laboris

Taller de Big Data. Certificación en Big Data y Data Science

INTECSSA
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Taller Online

Precio: 1.100 €

Resumen del taller

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

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.

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.

Información adicional

Consulte nuestras promociones, becas y prácticas en empresas. 

Bolsa de trabajo propia del Instituto Inertia de Sistemas y Software Avanzado (INTECSSA) a disposición de los alumnos.

Selección de candidatos para las empresas clientes con participación activa del alumno.

Orientación laboral mediante un individualizado "Plan de carrera profesional".

Servicio de consultoría al alumno sobre salidas profesionales y proyección profesional.

Técnicas para afrontar con éxito el reto del mercado tecnológico.

Coaching de especialización en el mercado de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC).

 
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Temario completo de este curso

TEMARIO CURSO DE CERTIFICACION EN SOLUCIONES Y TECNOLOGIAS BIG DATA (FOUNDATION)

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



 
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