Introducción al Big Data e IA (Inteligencia Artificial)
Curso subvencionado para trabajadores
Online
subvencionado por el Estado
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
-
Tipología
Subvencionado a trabajadores
-
Metodología
Online
-
Horas lectivas
40h
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Inicio
20/04/2026
Este curso ofrece una introducción práctica al procesamiento masivo de datos y a la inteligencia artificial, enfocándose en su aplicación en entornos empresariales. A través de una formación teórica y práctica, los participantes conocerán las herramientas y tecnologías clave del Big Data y la IA.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
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A tener en cuenta
Adquirir los conocimientos fundamentales sobre el procesamiento masivo de datos y su relación con aplicaciones y algoritmos de inteligencia artificial, facilitando una aproximación a la planificación y desarrollo de programas de Big Data e IA en el entorno empresarial.
Está dirigido a profesionales del sector tecnológico que deseen ampliar sus competencias en estas áreas emergentes.
Opiniones
Materias
- Inteligencia artificial
- Big Data
- Uso de la IA
- Aplicaciones
- Bases de datos
- Tratamiento de datos
- Ciencia de datos
- Python
- Programación
- Lenguajes de programación
- Seguridad informatica
- SQL
- Geolocalización
- Navegación Web
- BI tradicional
Temario
1. Introducción al Big Data
- Evolución del BI tradicional al Big Data: navegación web, geolocalización, audiencias de TV.
- Definición e historia del Big Data desde su invención.
- Características del Big Data: las 4 V’s (volumen, velocidad, variedad, veracidad) y más.
- Nuevos paradigmas del Big Data: procesos en tiempo real y computación en la nube.
2. Arquitectura y Tecnologías del Big Data
- Ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.
- Lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python.
- Procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga): Flume, Sqoop y HIVE.
- Procesos en tiempo real y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBase y Redis.
- Procesamiento y analítica avanzada con Spark.
- Seguridad y gobierno del dato.
3. Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
- Introducción a la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.
- Lenguajes de programación utilizados: R y Python.
- Algoritmos supervisados: definición y ejemplos.
- Algoritmos no supervisados: definición y ejemplos.
- Introducción al Deep Learning y al Aprendizaje por Refuerzo.
- Procesamiento de información no estructurada: imágenes y textos.
- Visualización de datos: visualizaciones interactivas y dashboards.
4. Aplicaciones y Futuro del Big Data y la IA
- Aplicaciones en instituciones públicas: OpenData.
- Aplicaciones en el mundo empresarial: eficiencia operativa mediante Big Data.
- "Data for Good": uso del Big Data para el bien social.
- Reflexiones sobre el impacto futuro del Big Data y la IA.
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