INTRODUCCIÓN AL BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
-
Me ha gustado el curso y me ha parecido muy interesante
← | →
-
Quisiera expresar mi más sincera satisfacción por el curso en línea que he completado. La calidad del contenido es excepcional, y la manera en que fue estructurado facilitó enormemente mi proceso de aprendizaje. La metodología de enseñanza demostró ser muy efectiva y mantuvo mi interés de principio a fin. Recomiendo este curso al 100%.
← | →
-
Muy bueno el curso, con contenidos actualizados y buena tutoría. Puede que un poco más avanzado para ser una "introducción" (para mi gusto), lo que significa que los contenidos están muy bien trabajados. Además me ha gustado el paquete SCORM con su forma clara e intuitiva de navegación.
← | →
Curso subvencionado para 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 a trabajadores
-
Nivel
Nivel básico
-
Metodología
Online
-
Idiomas
Castellano
-
Horas lectivas
40h
-
Duración
3 Semanas
-
Campus online
Sí
-
Tutor personal
Sí
Este curso permitirá al participante 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. Además, estimulará competencias necesarias para el nuevo entorno digital como la anticipación en contextos digitales y la flexibilidad para la transformación.
A tener en cuenta
- Conocer las principales características del procesamiento masivo de datos en su relación con aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial.
- Facilitar una aproximación a la planificación y desarrollo de programas de inteligencia artificial y Big Data en el entorno empresarial.
Sector comercio y marketing.
Trabajadores por cuenta ajena, autónomos, fijos discontinuo en período de no ocupación o ERTE
Opiniones
-
Me ha gustado el curso y me ha parecido muy interesante
← | →
-
Quisiera expresar mi más sincera satisfacción por el curso en línea que he completado. La calidad del contenido es excepcional, y la manera en que fue estructurado facilitó enormemente mi proceso de aprendizaje. La metodología de enseñanza demostró ser muy efectiva y mantuvo mi interés de principio a fin. Recomiendo este curso al 100%.
← | →
-
Muy bueno el curso, con contenidos actualizados y buena tutoría. Puede que un poco más avanzado para ser una "introducción" (para mi gusto), lo que significa que los contenidos están muy bien trabajados. Además me ha gustado el paquete SCORM con su forma clara e intuitiva de navegación.
← | →
Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
Elisabeth Tirado Ruiz
Francisco Javier Pérez Carrasquel
Fabiola de Oliveira Peñas
Logros de este Centro
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 4 años en Emagister.
Materias
- Inteligencia artificial
- Big Data
- Tratamiento masivo de datos
- Dashboards
- Algoritmos
Profesores
ZORAIDA DOMINGUEZ SUAREZ
Tutora
Temario
Unidad 1. 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/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato.
- Nuevos paradigmas del Big Data: procesos en Real Time y Cloud Computing.
Unidad 2. 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.
Unidad 3. 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.
Unidad 4. Adquisición de una visión trasversal sobre el futuro del Big Data y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas:
- Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData.
- Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las operaciones de una compañía.
- Data for Good: big data para el bien social.
- Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
INTRODUCCIÓN AL BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
subvencionado por el Estado