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Introducción al big data e IA

Curso Online

Introducción al big data e IA

El próximo curso empieza: 21/10/2024
Duración: 40 horas
    1. Adquisición y dominio de conceptos básicos y de conocimientos sobre los avances en Big Data:
      1. Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…)
      2. El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención.
      3. Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo.
      4. Características del Big Data (4 V's y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados, no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato, …
      5. Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
    2. Conocimiento de nociones básicas sobre arquitectura Big Data y principales tecnologías:
      1. El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.
      2. Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python.
      3. Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE.
      4. Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
      5. Procesamiento y analítica avanzada con Spark.
      6. Seguridad y gobierno del dato.
    3. Comprensión de los principales conceptos sobre La “Ciencia de datos” e IA:
      1. Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial.
      2. Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python.
      3. Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
      4. Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
      5. Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.
      6. Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos.
      7. Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards. 
    4. Adquisición de una visión trasversal sobre el futuro del BigData y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas:
      1. Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData.
      2. Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las operaciones de una compañía.
      3. “Data for Good”: Big Data para el bien social.
      4. Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.
    5. Habilidades de gestión, personales y sociales.
    6. Inquietud y alta motivación por seguir las novedades que se producen de forma continua en el entorno de los datos.
    7. Competencias necesarias para el nuevo entorno digital:  
      1. La influencia digital.
      2. La colaboración en el entorno.
      3. La anticipación en contextos digitales.
      4. La flexibilidad para la transformación.
    8. Conocimiento e interés por la evolución del área de Tecnología y sus aplicaciones profesionales.
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