Diplomado Big Data – Científico de Datos

Diplomado

En Medellín

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Lugar

    Medellín

  • Horas lectivas

    100h

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Consultar

Aprenda las nuevas arquitecturas, modelos de bases de datos No-Sql y herramientas para Big Data y analítica (Hadoop-Spark), perfile su capacidad analítica usando las técnicas basadas en la ciencia de los datos.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

Medellín (Antioquia)

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ConsultarInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Presentar el estado del arte del análisis de datos, del científico de datos y la big data.
Enseñar los fundamentos de la ciencias básicas que conforman la plataforma de conocimiento que exige el análisis de datos a la hora de modelar.
Explorar fuentes de datos usando técnicas de analítica, estadísticas y su posterior visualización.
Utilizar herramientas para resolver problemas de datos con casos aplicados.

Cualquier profesional interesado en abordar el rol de científico de datos y manejar las herramientas mas utilizadas a nivel mundial de big data como lo son hadoop y spark

Preferiblemente dominio sobre SQL e Inteligencia de Negocios y algunas bases de programación

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.

Preguntas & Respuestas

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Opiniones

Materias

  • SQL
  • Conceptos
  • Estrategia
  • Científico
  • ANALISIS
  • Estadística
  • DATA
  • Estimación
  • Muestreo
  • Algoritmos
  • Exploración

Programa académico

Estructura académica

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.
Visualización de Datos.
  • Análisis por Lotes
Hadoop Distributed File System (HDFS).
  • Ingestión de Datos.
  • ETL.
  • ETL Avanzado.
  • Creación de flujos.
  • Introducción a bases de datos NoSql.
  • Consumo de datos usando SQL.
  • Formatos de archivo.
  • Particionamiento.
Análisis Tiempo Real – SPARK
  • Técnicas y prácticas para el análisis en tiempo real.
  • Estructuras de datos de Spark.
  • Técnicas para la ejecución de soluciones Spark.
  • Spark SQL.
  • Introducción a la detección de tendencias y pronósticos.

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