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Politécnico Grancolombiano

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

Politécnico Grancolombiano
En Bogotá

$1.978.000
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Información importante

Tipología Diplomado
Nivel Nivel intermedio
Lugar Bogotá
Horas lectivas 100h
Duración Flexible
  • Diplomado
  • Nivel intermedio
  • Bogotá
  • 100h
  • Duración:
    Flexible
Descripción

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.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas

Ubicación

Inicio

Bogotá
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calle57 No3-00 Este

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A tener en cuenta

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

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.

· ¿A quién va dirigido?

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

· Titulación o Resolución

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.

Preguntas & Respuestas

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Logros de este Centro

2020
Este centro lleva demostrando su calidad en Emagister
11 años con Emagister

¿Cómo se consigue el sello CUM LAUDE?

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

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¿Qué aprendes en este curso?

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