INTRODUCCIÓN AL BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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Excelente recorrido para entender el potencial de los datos masivos y los algoritmos actuales. Te da una visión muy clara y práctica para empezar a aplicar estos conceptos en el mundo profesional.
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¡ El docente muy bueno y el centro muy espacioso!
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Fue un curso muy interesante y concienzudo,ya que te permite ver mas allá las cosas en la vida personal y profesional y aunque ahora no lo aplique mucho si que estoy mas consciente de las cosas y de la importancia y lo que aporta en el mundo.
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Curso subvencionado desempleados y trabajadores
Semipresencial Madrid
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.
Formación que inspira.
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Tipología
Subvencionado
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Metodología
Semipresencial
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Idiomas
Castellano
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Lugar
Madrid
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Horas lectivas
40h
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Duración
4 Semanas
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Inicio
Fechas a elegir
¿Estás preparado para entender las tecnologías que están redefiniendo el futuro del trabajo y la toma de decisiones en las empresas? La seguridad informática se ha convertido en algo imprescindible para cualquier empresa e incluso individuo para poder prevenir los constantes ataques que sufren nuestros dispositivos. El curso de Introducción al Big Data e Inteligencia Artificial impartido por Inkor Formación te ofrece la oportunidad perfecta para actualizar tus competencias digitales e integrarte en una de las áreas más demandadas de la economía actual.
En la página de Emagister podrás encontrar este curso subvencionado en donde descubrirás cómo gestionar grandes volúmenes de información mediante las herramientas que sostienen los ecosistemas de Big Data y almacenamiento masivo. Al finalizar, comprenderás cómo los modelos predictivos y algoritmos avanzados permiten convertir datos dispersos en decisiones de negocio de alto impacto.
¿Vas a quedarte atrás en la era de los datos? Inscríbete hoy con INKOR.
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.
Prioritariamente PERSONAS OCUPADAS en el sector Finanzas y Seguros.
Personas OCUPADOS de cualquier sector.
Personas trabajadoras DESEMPLEADAS inscritas en los servicios públicos de empleo*.
(*) Consultar programa de becas y ayudas.
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.
Diploma acreditativo del Sepe y de nuestra entidad (INKOR)
AULA VIRTUAL ZOOM
El equipo de Inkor se pondrá en contacto vía telefónica o email
Opiniones
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Este centro lleva 8 años en Emagister.
Materias
- Inteligencia artificial
- Big Data
- Análisis de datos masivos
- IA
- Machine learning
- Procesamiento de datos
- Toma de decisiones basada en d
Profesores
INKOR FORMACION
INGENIERO-ARQUITECTO
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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