INTRODUCCIÓN AL BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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
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Tipología
Subvencionado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
40h
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Duración
Flexible
Iníciate en el mundo del análisis de datos y la inteligencia artificial con una formación especializada en Big Data. Este curso te permitirá comprender cómo se estructuran y procesan grandes volúmenes de datos, así como su uso en sistemas inteligentes. Descubre herramientas como Hadoop y Spark, fundamentos de Machine Learning y Deep Learning, y casos prácticos aplicados. Una formación clave para dar el primer paso hacia profesiones con alta demanda tecnológica y proyección de futuro.
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.
A personas desempleadas y trabajadores ocupados
Cumplir como mínimo 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.
Se trata de una formación ACREDITADA por el organismo competente. Ministerio de Trabajo y SEPE.
Recibida su solicitud, nuestro personal se pondrá en contacto con usted, preferiblemente por email, para enviarle toda la información sobre el curso.
Opiniones
Materias
- Inteligencia artificial
- Big Data
- Análisis de datos
- Uso de la IA
- Aplicaciones de la IA
Profesores
Cuerpo Docente
Profesorado
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/no
estructurados), 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 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.
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