Descripción

Tipología

Curso

Metodología

Virtual

La certificación Big Data Associate valida la experiencia y el conocimiento en una visión general de alto nivel de las áreas temáticas esenciales de Big Data, desde las perspectivas empresarial y tecnológica, junto con una descripción general de los beneficios comunes, los desafíos y la adopción en las organizaciones.
para que te prepara.
Adquirir las habilidades en Big Data.
Gestión regular de las expectativas del cliente y basada en resultados tangibles.
Alineamiento entre el cliente y el equipo de desarrollo.
Flexibilidad y adaptación respecto a las necesidades del cliente..
Conocer las mejores prácticas de Big Data.
Gestión sistemática del Retorno de Inversión (ROI).
Mitigación sistemática de los riesgos de los proyectos Big Data

Metodología :
Acompañamiento docente, clases magistrales teórico prácticas.

A tener en cuenta

Objetivos generales del curso

Objetivo:
Capacitar a los asistentes en la resolución de problemas en la resolución de problemas, a través de la utilización de datos y avalar sus conocimientos en la gestión de proyectos de Big Data.

¿A quién va dirigido?

Dirigido a:
Técnicos, Tecnólogos y Profesionales de Ingeniería de Sistemas o carreras afines, Administradores, sectores industriales, estadistas, analistas, empresarios y consultores en el área de las TICs que deseen aprender desde cero de Big Data.

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Opiniones

Materias

Arquitectura
Big Data

Programa académico

Contenido 1. Introducción al Big Data Introducción y conceptualización Contenido 2. Impacto del Big Data Impacto económico. Netflix. Coca-cola. Impacto social. Beneficios de Big Data. Tendencias del mercado. Confluencia de influencias. Utilidades de Big Data Las 7 vs Volumen. Velocidad. Variedad. Variabilidad. Veracidad. Visualización. Valor. Tipos de datos de Big Data. Tipos de datos por categorías. Estructurados No estructurados Multi-estructurados o híbridos. Tendencias del mercado. Contenido 3. Utilidades Caso de Éxito Walmart Ciencia de Datos ¿Qué es la ciencia de datos? ¿Qué es un proyecto Big Data? Metodología Crisp Comprensión del negocio. Comprensión de los datos. Modelado. Evaluación. Despliegue. Data Mining. Inteligencia Artificial. Machine Learning. Metodos de ciencias de datos. Metodos populares de la ciencia de datos. Regresión Lineal. K-means. Arboles de decisión. Contenido 4. Introducción al Clod Arquitectura de referencia. Bases de Datos. Bases de datos NoSQL. Cassandra. MongoDB. Hadoop vs databricks. Databricks. Apache spark ecosistema. Databricks amazon. Hadoop. Componentes básicos de hadoop. Arquitectura de referencia hadoop. Obtención, transformación y limpieza en R & Phyton Obtención, limpieza y transformación de datos. Apache Spark Notebooks.

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