BIG DATA

Las empresas requieren cada vez más estar más a la vanguardia de lo que sus clientes esperan y / o necesitan. Un gran aliado para conseguir qué ofrecer es la información y esta se puede obtener de los datos que los propios clientes generan minuto a minuto a través del mundo digital en el que vivimos.

 

Hoy, son los datos los que dan rumbo a las cosas e incluso se espera que en 2025 se creen 463 exabytes por día en todo el mundo. Un claro ejemplo de la ventaja de aprovechar los datos de la mejor manera es el caso de uso de Netflix que ahorró $ 1 billón por año en retención de clientes. Poco a poco, más empresas se suman a la explotación de grandes volúmenes de datos para encontrar la “piedra preciosa”; Así, para 2020, más del 97% de las organizaciones están invirtiendo en soluciones de Big Data e Inteligencia Artificial.

Debido a esto, la oferta laboral relacionada con Big Data e Inteligencia Artificial va en aumento, alcanzando los 2,7 millones de puestos creados en todo el mundo.

Durante el curso veremos los siguientes temas que permitirán a los estudiantes explotar datos en sus organizaciones:

  • Data Lake y Data Warehouse.

  • Integración de datos.

  • Explotación y visualización de datos

  • Análisis avanzado.

  • Aprendizaje automático.

Objetivos

del curso

Los participantes al final de este curso podrán:

• Reconocer cómo implementar soluciones de Big Data.

• Identificar soluciones de aprendizaje automático.

• Observar las características del uso de Big Data y Machine Learning aplicado en situaciones reales de organizaciones.

Materiales

del Curso

  • Vídeos de aplicaciones sobre el ecosistema de Big Data, análisis de datos y aprendizaje automático.

  • Lecturas y casos aplicados donde se aplican metodologías, estrategias y mejores prácticas orientadas al ecosistema y procesamiento de datos para su análisis y aplicación en las organizaciones.

Módulo I

Lago de Datos y Almacén de Datos

  • Duración: 3 horas

  • Objetivo: Conozca y analice las definiciones entre Data Lake y Data Warehouse.

  • Actividades de Aprendizaje: Durante las 3 horas de clases sincrónicas, se realizarán en clase temas del Data Lake & Data Warehouse en empresas en casos aplicados a situaciones corporativas reales, foro de discusión, casos de estudio y videos.

Módulo II

Integración de Datos

  • Duración: 3 horas

  • Objetivo: Conozca las alternativas para que los datos estén disponibles en un Data Warehouse.

  • Actividades de Aprendizaje: Durante las 3 horas de clases sincrónicas, se realizarán en clase temas de la integración de datos en empresas en casos aplicados a situaciones corporativas reales, foro de discusión, casos de estudio y videos.

Módulo III

Visualización y Explotación de Datos

  • Duración: 3 horas

  • Objetivo: Identificar los diferentes tipos de insights obtenidos para permitir que las empresas tomen decisiones.

  • Actividades de Aprendizaje: Durante las 03 horas de clases sincrónicas, se realizarán en clase temas de la explotación y visualización de datos en empresas en casos aplicados a situaciones corporativas reales, foro de discusión, casos de estudio y videos.

Módulo IV

Analítica Avanzada

  • Duración: 3 hours

  • Objectives: Comprender los modelos analíticos avanzados y sus aplicaciones en las empresas.

  • Actividades de Aprendizaje: Durante las 3 horas de clases sincrónicas, se realizarán en clase temas de la analítica avanzada en empresas en casos aplicados a situaciones corporativas reales, foro de discusión, casos de estudio y videos.

Módulo V

Aprendizaje Automático

  • Duración: 3 hours

  • Objectives: Conocer los modelos de Machine Learning y sus diferentes aplicaciones en el mercado.

  • Actividades de Aprendizaje: Durante las 3 horas de clases sincrónicas, se realizarán en clase temas del Machine Learning en empresas en casos aplicados a situaciones corporativas reales, foro de discusión, casos de estudio y videos.

Coding

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