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Curso

En Bogotá, D.C. ()

$ 1.600.000 IVA inc.

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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.

Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Horas lectivas

    24h

Escuela Internacional de Verano

El curso se propone desarrollar habilidades en técnicas modernas de computación, como el análisis de grandes volúmenes de datos y el entendimiento de las mejores técnicas para explorar los datos.

Información importante

Documentos

  • Julio Garavito. Educación continuada.pdf

A tener en cuenta

1. Explicar qué es Big Data, los componentes de su arquitectura y los modelos de programación usados.
2. Seleccionar un modelo apropiado de datos que se ajuste a las características del Big Data y aplicar técnicas para su correcto uso.
3. Explicar y establecer diferencias entre sistemas de gestión de base de datos y el sistema de gestión de Big Data.
4. Diseñar un sistema de información Big Data.

Estudiantes de últimos semestres de pregrado y de maestría, profesores y profesionales interesados en las temáticas del curso.

Big Data Computing

Metodología
Se expondrán los conceptos necesarios y se explicarán con detalle en clase magistral; y luego se asignarán ejercicios a partir de estos contenidos directamente en el entorno virtual que simula el mundo Big Data.
Se plantearán para discusión numerosos ejemplos del mundo real, y se desarrollarán otros cuantos para desarrollar habilidades en los temas abordados.

El centro se pondrá en contacto contigo, una vez envíes tus datos a través del formulario.

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2019

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 8 años en Emagister.

Materias

  • Analisis de riesgo
  • Big Data
  • Biotecnología
  • Datos funcionales
  • Industria
  • Comercio
  • Seguridad informática
  • Tecnología
  • Sociedad
  • Telecomunicaciones

Programa académico

CONTENIDO

1. Una visión amplia de Big Data, que incluye ejemplos de problemas de Big Data en el mundo real.

2. Componentes arquitectónicos y modelos de programación utilizados para el análisis de Big data escalable.

3. Hadoop y MapReduce.

4. Modelos de datos adecuados.

5. Técnicas para manejar el streaming de datos.

6. Modelado y gestión de Big Data.

7. Integración y procesamiento de Big Data.

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Big Data Computing

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