Curso online de Big Data y análisis de datos: captura, procesado, análisis y explotación

Big Data y análisis de datos: captura, procesado, análisis y explotación (Online)2020-11-20T13:40:30+00:00

Project Description

Próximamente
Días lectivos: Martes y jueves de 16:00 h a 20:00 h
Duración del curso: 8 horas

Especialidad: Big Data
Modalidad: Online
Precio: 210€

Introducción

El curso de Big Data y análisis de datos: captura, procesado, análisis y explotación (Online) ofrece una visión clara de lo que puede aportar la tecnología Big Data en departamentos y organizaciones, así como los requerimientos para su correcto desarrollo. El curso expone qué diferencia la situación actual, con la popularización del Cloud Computing, a las carísimas aplicaciones de Big Data de antes, que eran solamente asumibles por grandes organizaciones.

Objetivos del curso

  • Saber identificar cuáles de los actuales procesos de los diferentes departamentos de una organización se podrían beneficiar de la incorporación de tecnologías Big Data.
  • Conocer los requerimientos para un despliegue exitoso tanto desde el punto de vista presupuestario, tecnológico, legal y organizativo.

Dirigido a

Directivos, mandos intermedios y en general personas que necesitan una mejor información para una adecuada toma de decisiones de cara a mejorar su desempeño en instituciones y empresas, tanto a nivel departamental como corporativo.

Información adicional

Todos nuestros cursos son bonificables para empresas (excepto autónomos) a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE). Consulta descuentos especiales para estudiantes, personas en situación de desempleo, y empresas que realicen dos o más inscripciones en un mismo curso.

Programa del Curso

1.Introducción al Big Data.
– Visión histórica e introducción al contexto del Big Data.
– Relación entre Big Data e Inteligencia Artificial.

2.Arquitecturas Big Data (la tecnología)
– Introducción y clasificación de diferentes arquitecturas y sistemas de grandes volúmenes de datos disponibles en el mercado.
– ¿Qué es MapReduce? ¿Qué es Hadoop? ¿Qué es Spark?
– Diferencias entre un Data Warehouse y un Data Lake.

3.Los procesos.
– La importancia del gobierno de los datos.
– Machine Learning, Redes Neuronales y Congitive Computing.
– Inputs y outputs de un proyecto de Big Data.

4.Los equipos
– La relación entre Big Data, Business Intelligence y Data Science.
– El rol del Chief Data Officer.
– Big Data As a Services.

5.Casos de éxito.

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