DIPLOMADO EN MINERÍA DE DATOS, MACHINE LEARNING Y BIG DATA - BOGOTÁ

Politécnico Grancolombiano

Diplomado

En Bogotá

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Lugar

    Bogotá

  • Horas lectivas

    100h

  • Duración

    Flexible

Crédito 100% online. Aprobación inmediata, sin doc

Este diplomado ofrece una formación de calidad que profundiza en diversos conocimientos de Minería de Datos, Machine Learning y Big Data, que te permitirá adquirir herramientas para convertirte en un científico de datos.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

Bogotá
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calle57 No3-00 Este

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Fechas disponiblesInscripciones cerradas

A tener en cuenta

Brindar las herramientas necesarias para afrontar los retos actuales que exige la gestión de los datos.
Apoyar la construcción de soluciones técnicas que generen alto valor a los procesos estratégicos y operativos.

Personas interesadas en utilizar herramientas para la integración, visualización y procesamiento de datos y gestión del Big Data on cloud.

AL TERMINAR ESTE CURSO SERÁS CAPAZ DE…
Planear y construir esquemas técnicos que tomen las fuentes de datos heterogéneas.
Estructurar soluciones inteligentes que van desde la integración y visualización de datos hasta la gestión de entornos Big Data on cloud.

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Opiniones

Logros de este Centro

2020

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

  • Minería de Datos
  • Entornos Big Data
  • E learning
  • Herramienta para Data Science
  • Minería
  • Machine learning
  • Procesos estratégicos
  • Procesos Operativos
  • Gestión de los datos
  • Soluciones técnicas

Programa académico

Nombre del Módulo

Módulo 1
  • Introducción a minería de datos
  • Qué es la minería de datos?
  • Tipos de datos existentes
  • Estadística para la minería de datos
Módulo 2
  • Estudio de R como herramienta para Data Science
  • Introducción a R
  • Gestión de información con R
  • Alistamiento y Entrada / Salida de datos
  • Agrupación y Clustering
Módulo 3
  • Introducción al Machine Learning
  • ¿Qué es machine learning?
  • Tipos de machine learning y su funcionamiento
  • Algoritmos esenciales de machine learning
  • Aplicando Agrupación y Clustering
  • Construcción de Modelos de regresión lineal
Módulo 4
  • Construcción de entornos Big Data
  • Evolución y concepción actual del paradigma Big Data
  • Consideraciones y metodologías claves para iniciativas/proyectos en Big Data
  • Trabajo con estructuras No SQL
  • Comprensión de la Arquitectura Lambda
  • Estudiando el Ecosistema Big Data
  • Integración de datos estructura y no estructurados
  • Visualización de datos integrados
  • Creación de Dashboard interactivo

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