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Curso Sector Servicios

Introducción al Big Data e IA

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Datos del curso:

DURACIÓN: 40 HORAS

MODALIDAD: ONLINE

PRECIO: GRATIS

FECHA DE INICIO: Próximamente

DIRIGIDO A: Trabajadores y autónomos del sector Servicios

Curso subvencionado para autónomos y trabajadores del sector servicios.

Esta formación es completamente gratuita y NO es bonificada ni requiere autorización por parte de tu empresa.

Objetivo

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.

ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS SOBRE LOS 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/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato, …
  • Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
CONOCIMIENTOS DE NOCIONES BÁSICAS SOBRE 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.
COMPRENSIÓN DE LOS PRINCIPALES CONCEPTOS SOBRE 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.
ADQUISICIÓN DE UNA VISIÓN TRASVERSAL SOBRE EL FUTURO DEL BIG DATA Y COMO 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 las operaciones de una compañía.
  • “Data for Good”: Big Data para el bien social.
  • Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.

Validado y subvencionado por:

Curso Subvencionado por el Servicio Público de Empleo Estatal del Ministerio de Empleo y Seguridad Social.

LLÁMANOS AL

950 08 90 53

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ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS SOBRE LOS 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/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato, …
  • Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
CONOCIMIENTOS DE NOCIONES BÁSICAS SOBRE 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.
COMPRENSIÓN DE LOS PRINCIPALES CONCEPTOS SOBRE 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.
ADQUISICIÓN DE UNA VISIÓN TRASVERSAL SOBRE EL FUTURO DEL BIG DATA Y COMO 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 las operaciones 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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