Big Data - Mit- Red Ilumno
Curso
Virtual
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.
Contribuye al desarrollo de la empresa mediante la implementación de tecnologías emergentes
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Tipología
Curso
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Metodología
Virtual
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Duración
6 Semanas
Emagister comparte con todos los interesados en dar un paso adelante en su educación la carrera profesional en Ingeniería en Construcción, diseñada por el Politécnico Grancolombiano.
En este programa el estudiante abordará temas relacionados con Big Data, haciendo especial énfasis en recopilación (teléfonos inteligentes, sensores, la Web), almacenamiento, extracción y procesamiento de datos (bases de datos relacionales escalables, Hadoop, Spark, etc.), además, analizará los problemas de sistemas más habituales, visualización y una gama de aplicaciones.
El curso estará a cargo de un equipo de expertos mundiales en cada una de estas áreas del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del Instituto Tecnológico de Massachusetts, MTI.
Si quieres más información acerca de este programa, contacta con nosotros a través de Emagister.com.co y te guiaremos en el proceso de matrícula.
Sedes y fechas disponibles
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Inicio
A tener en cuenta
A través de análisis de tecnologías emergentes, el profesional logrará promover el crecimiento de la empresa generando eficiencias e impulsando la productividad. Posicionarse en las organizaciones a través de la gestión de las oportunidades y desafíos de Big Data, evaluando problemas y situaciones de escalabilidad con la finalidad de ser más eficientes en el uso de los recursos disponibles en la empresa y del tiempo.
Este curso está dirigido a profesionales o estudiantes de últimos semestres con educación a nivel de licenciatura en informática o ingeniería informática. También a profesionales con experiencia laboral como trabajos prácticos con TI o sistemas tecnológicos: programación, administración de bases de datos, análisis de datos, trabajo actuarial, etc.
El programa no requiere de experiencia en programación ni de conocimiento de algún lenguaje de programación.
Certificado Internacional en Big Data (avalado por MIT)
Podrás posicionarte como un practicante experto en las principales tecnologías y aplicaciones en la industria que están impulsando la revolución de Big Data.
• Asumirás con confianza las oportunidades y desafíos que el Big Data enfrenta en tu industria.
• Obtendrás información valiosa de los profesores y conferencistas mundialmente reconocidos del MIT.
• Horario flexible con acceso a la plataforma 24/7
• Al aprobar satisfactoriamente el programa, recibirás un certificado avalado por el CSAIL MIT, el Politécnico Grancolombiano y la Red Ilumno.
El centro se pondrá en contacto contigo, una vez envíes tus datos a través del formulario.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 14 años en Emagister.
Materias
- Programación
- Redes
- Tecnología
- Transporte
- Seguridad
- Limpieza
- Medios digitales
- Almacenamiento
- Sistemas
- Visualización
- Certificacion
- Administración de datos
- Herrmientas
- Dig data
- Integración de datos
- Colección big data
- Uso de casos
- Datos modernos
- NoSQL
- Comprensión de datos
Programa académico
Módulo 1. Introducción y uso de casos
• Introducción: Desafíos del Big Data (Sam Madden)
• Estudio de caso: Transporte (Daniela Rus)
• Estudio de caso: Visualización de Twitter (Sam Madden)
Módulo 2. Colección de Big Data.
• Limpieza e integración de datos (Mike Stonebraker)
• Plataforma de almacenamiento de datos y la nube (Matei Zaharia)
Módulo 3. Almacenamiento de Big Data.
• Bases de datos modernas (Mike Stonebraker)
• Plataformas de distribución (Matei Zaharia)
• NoSQL, NewSQL (Sam Madden)
Módulo 4. Sistemas de Big Data.
• Escalabilidad multinúcleo (Nickolai Zeldovich)
• Seguridad (Nickolai Zeldovich)• Interfaces para datos (David Karger)
Módulo 5: Big Data Analytics.
• Herramientas de aprendizaje automático (Tommi Jaakkola)
• Algoritmos rápidos I (Ronitt Rubinfeld)
• Algoritmos rápidos II (Piotr Indyk)
• Compresión de datos (Daniela Rus)
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