INTRODUCCIÓN AL BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IFCT159)
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.
¡Tu futuro comienza aquí!
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Tipología
Subvencionado a trabajadores
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Nivel
Nivel básico
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Metodología
Online
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Horas lectivas
40h
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Duración
4 Semanas
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Inicio
Julio
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
Si deseas avanzar en tu profesión, esta es tu oportunidad. Esta formación ofrece la posibilidad de aprender en forma más conjunta las dos tecnologías utilizadas para gestionar, recopilar y procesar datos. Una vez lo hayas cursado sabrás acerca de las características del Big Data y sus paradigmas, el uso de Cloud Computing y tratamiento masivo de datos. También aprenderás sobre Inteligencia Artificial y los algoritmos.
Con el curso de Introducción al Big Data e Inteligencia Artificial que has encontrado aquí, en el portal de Emagister, te capacitarás en los lenguajes de programación como el lenguaje R, Java y Python. También conocerás acerca de la arquitectura Big Data, la ciencia de datos y el Deep Learning. Por otra parte, verás la aplicación de estas tecnologías en instituciones públicas así como en el mundo empresarial, su eficacia a la hora de realizar la gestión de datos y para la toma decisiones en una compañía.
A lo largo de este curso, impartido por el centro Alborán Formación SL, comprenderás la evolución del Big Data y los beneficios que le aporta la inteligencia artificial a la hora de optimizar los procesos. Esta capacitación otorga una titulación validada por el Servicio Público de Empleo Estatal, con la que podrás acceder a puestos de administrador o desarrollador de sistemas inteligentes de datos, analista de datos, arquitecto de datos o Big Data Engineer en diferentes tipos de industrias o empresas.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
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.
Autónomos, Trabajadores del Sector Servicios (Otros)*.
*Actividades incluidas en el Sector Servicios (Otros): Organizaciones empresariales, profesionales, sindicales, religiosas o políticas; Reparación de ordenadores, aparatos electrónicos, electrodomésticos, calzado, muebles, relojes, joyas, otros efectos personales; Lavado prendas textiles; Peluquería y tratamientos belleza; Funerarias; Actividades de mantenimiento físico.
Autónomos y trabajadores deben de estar en alta en la Seguridad Social.
Disponer de alguna de las siguientes titulaciones:
- Título de Bachiller, Ciclos Formativos de Grado Medio o Estudios Superiores.
- Poseer un certificado de profesionalidad de nivel 3.
- Acceso a los ciclos formativos de grado superior, o haber superado las pruebas de acceso reguladas por las administraciones educativas.
- Prueba acceso Universidad +25 años ó +45 años.
Formación validada por el Servicio Público de Empleo Estatal.
Su duración flexible te permite compaginar tus horas de estudio con tus demás actividades sin ningún inconveniente.
Uno de nuestros agentes se pondrá en contacto con la persona interesada para facilitarle toda la información en cuanto al procedimiento de matriculación.
Emagister pone a tu disposición una amplia bolsa de empleo para acceder a ella una vez hayas finalizado tus estudios.
Podrás desempeñarte como Administrador y/o desarrollador de sistemas inteligentes de datos.
Analista de datos.
Arquitecto de datos.
Auditor de sistemas Big Data.
Big Data Engineer.
Big Data Architect.
El curso es gratuito y subvencionado para trabajadores.
No posee financiación y becas debido a que es un una formación gratuita.
Para matricularte al curso debes completar el formulario que aparece en esta página y presionar el botón de “Pide información”, de esa forma un asesor del equipo se contactará contigo para continuar con el proceso vía telefónica.
Opiniones
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 11 años en Emagister.
Materias
- Big Data
- Inteligencia artificial
- Cloud computing
- Arquitectura Big Data
- Gestión de datos
- Tratamiento masivo de datos
- Lenguajes de programación
- Deep learning
- Ciencia de datos
- Java
Profesores
Pendiente de confirmación
en breve.
Temario
1. 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.
2. 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
3. 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
4. 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 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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