Diplomado Big Data – Analítica
Diplomado
En Medellín
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Nivel
Nivel intermedio
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Lugar
Medellín
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Horas lectivas
100h
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Duración
Flexible
-
Inicio
Fechas disponibles
Transforme sus datos en información valiosa para la empresa, usando analítica de datos. Queremos a través de un proceso lógico entregar las herramientas necesarias para obtener de la BIG DATA todo su poder en la manipulación de grandes volúmenes de datos usando la capacidad estadística, matemática y la aplicación de las herramientas mas usadas actualmente que nos permitan identificar patrones de
comportamiento, pronósticos, escenarios y otras cosas mas.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Transforme sus datos en información valiosa para la empresa, usando analítica de datos. A través de un proceso lógico entregar las herramientas necesarias para obtener de la BIG DATA todo su poder en la manipulación de grandes volumenes de datos usando la capacidad estadística, matematica y la aplicación de las herramientas mas usadas actualmente que nos permitan identificar patrones de comportamiento, pronosticos, escenarios y otras cosas mas.
Presencial: Certificación para las personas que asistan por los menos al 90% de clases programadas y aprueben las actvidades prácticas y evaluativas definidas en el programa.
Opiniones
Materias
- Python
- Estadística
- SQL
- Negocio
- Científico
- ANALISIS
- DATA
- Conceptos
- Analitica
- Algoritmos
Programa académico
Conceptos Generales y Estadística para Analítica
- Big Data y su aporte a la estrategia del negocio.
- Estado del arte del análisis de datos, del científico de Datos y la big data.
- Ecosistema de big data.
- Estadística para la analítica.
- Muestreo, estimación y pruebas de hipótesis.
- Algoritmos y gráficos.
- Exploración de datos.
- Base de Datos SQL
- Fundamentos de DB.
- Integridad de datos.
- Transact-SQL.
- Unir datos de múltiples tablas.
- Consultas, Agrupar y Consolidar Datos.
- Implementando vistas y SP.
- Librerías para hacer análisis de datos en Python.
- Procesamiento y transformación de datos.
- Análisis exploratorio.
- Indexación, segmentación, subconjuntos y recuperación de datos.
- Estadística y probabilidades con Python.
- Medidas de tendencia.
- Funciones de distribución.
- Visualización de datos.
- Introducción al análisis predictivo.
- Estimar un modelo.
- Machine Learning.
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