Big Data II (Barcelona)

Curso subvencionado desempleados y trabajadores

En Barcelona

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subvencionado por el Estado

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900 49 49 40

Llamada gratuita. Lunes a Viernes de 9h a 20h.

Descripción

  • Tipología

    Subvencionado

  • Lugar

    Barcelona

  • Horas lectivas

    40h

  • Inicio

    Fechas a elegir

El Big Data se entiende como el manejo, organización y estudio de grandes cantidades de datos. En pleno siglo XXI cada vez son más las fuentes y mayor la cantidad de información que una empresa puede tener a su disposición. Saber organizar toda esta cantidad de datos, almacenaros y estudiarlos para la extracción de conclusiones es algo que aporta muchísimo valor en una empresa. Gracias a esta formación 100% subvencionada aprenderás a crear bases de datos estructuradas y listas para su análisis. Te enseñaremos a emplear diferentes herramientas para el manejo y la gestión de datos y algunos de los procedimientos más habituales para la limpieza, el filtrado y el análisis de la información. ¿A qué estás esperando? ¡Inscríbete ya!

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Barcelona
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Calle Valencia, 451, 08013

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A tener en cuenta

Este curso te enseñará a manejar bases de datos con grandes cantidades de información. Aprende a gestionarlas y sacar el máximo rendimiento posible de la información de la que dispones.

Empleados, autónomos o ERTE

Para realizar esta formación deberás ser trabajador/a en activo en Cataluña.

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Opiniones

Logros de este Centro

2022

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

  • Análisis de datos
  • Big Data
  • Visualización de datos
  • Preparación de datos
  • Estadística para Big Data
  • Cadena de valor
  • Herramientas para Big Data

Temario

1. Introducción al Big Data. La cadena de valor. Ecosistema de herramientas para Big Data.

2. Introducción a la estadística para Big Data

3. Introducción a la programación para Big Data

4. Preparación de datos. Infraestructura y herramientas.

5. Procedimientos para el análisis de datos

6. Explotación y visualización de datos

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