IFCT159 INTRODUCCIÓN AL BIG DATA E IA
Curso subvencionado desempleados y trabajadores
Online
subvencionado por el Estado
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
-
Tipología
Subvencionado
-
Nivel
Nivel intermedio
-
Metodología
Online
-
Horas lectivas
40h
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Duración
2 Semanas
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Campus online
Sí
-
Servicio de consultas
Sí
-
Tutor personal
Sí
Conoce las principales características del procesamiento masivo de datos en su relación con aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial, así como facilitar una aproximación a la planificación y desarrollo de programas de inteligencia artificial y Big Data en el entorno empresarial.
A tener en cuenta
Conocer las principales características del procesamiento masivo de datos en su relación con aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial, así como facilitar una aproximación a la planificación y desarrollo de programas de inteligencia artificial y Big Data en el entorno empresarial.
Trabajadores ocupados del sector transporte que cumplan al menos alguno los siguientes requisitos:
- Título de Bachiller o equivalente.
- Título de Técnico Superior (FP Grado Superior) o equivalente.
- Haber superado las pruebas de acceso a Ciclos formativos de Grado Superior.
- Haber superado cualquier prueba oficial de acceso a la universidad.
- Certificado de profesionalidad de nivel 3.
- Título de Grado o equivalente.
- Título de Postgrado (Máster) o equivalente.
Opiniones
Materias
- Inteligencia artificial
- Big Data
- Algoritmos
- Tratamiento masivo de datos
- Ciencia de datos
Profesores
Docente SCF Madrid
Docente
Temario
Adquisición y dominio de conceptos básicos y de conocimientos sobre los avances en Big Data:
- Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…).
- El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención.
- Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo.
- Características del Big Data (4 V's y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/noestructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato, …
- Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
• Conocimiento de nociones básicas sobre arquitectura Big Data y principales tecnologías:
- El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.- Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python.
- Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE.
- Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
- Procesamiento y analítica avanzada con Spark.
- Seguridad y gobierno del dato.
• Comprensión de los principales conceptos sobre La “Ciencia de datos” e IA:
- Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial.
- Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python.
- Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
- Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
- Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.
- Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos.
- Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards.
• Adquisición de una visión trasversal sobre el futuro del BigData y cómo se aplica actualmente endiferentes áreas:
- Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData.
- Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de lasoperaciones de una compañía.
- “Data for Good”: Big Data para el bien social.- Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.
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