NANOMÁSTER BIG DATA – PARTE II (ONLINE- AULA VIRTUAL)

DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales. La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan de forma eficiente gracias al análisis de datos. 

Ello ha hecho que cada vez se demanden más profesionales que sepan enfrentarse a entornos analíticos de Big Data con el fin de enfrentarse a tareas de tratamiento, análisis, extracción y modelización de datos, para aportar valor a la toma de decisiones empresarial así como a los productos y servicios de la propia empresa.

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OBJETIVOS

Adquirir conocimientos en el área del Big Data como el análisis masivo de datos, los lenguajes de programación, el Machine Learning y Deep Learning, bases de datos SQL y NoSQL, etc., con el fin de:

– Especialización en un área concreta del dato.

– Cambios de perfil y puesto laboral.

DIRIGIDO A

Un trabajador en situación de ERTE puede terminar una formación ya iniciada o iniciar una nueva formación utilizando los créditos de formación programada disponible para su empresa, siempre que la empresa disponga de crédito y se reúnan los requisitos necesarios, a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE).

¡Solicitar información sin compromiso!

CONTENIDO

PARTE I

TEMA 1 – CONCEPTOS BIG DATA Y ESTRATEGIA ANALÍTICA

– Origen y definición Big Data y AI.

 – Casos reales de uso.

– Estrategia analítica.

– Roles en un equipo de Data.

– Gestión y desarrollo de proyectos.

– Cómo identificar su impacto.

TEMA 2 – VISUALIZACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS

– Introducción a la visualización de datos.

– Análisis exploratorio de datos.

– Conexión, importación y fuentes de datos.

– Diseño y creación de Dashboards.

– Puesta en producción y desarrollo empresarial.

– Gráficos y análisis visual.

TEMA 3 – TECNOLOGÍAS Y ARQUITECTURA BIG DATA

– Introducción a cloud computing: conceptos generales, servicios de computación, almacenamiento masivo y bases de datos.

– Paradigmas de bases de datos NoSQL con modelos prácticos en datawarehousing columnares, documentales, grafos y clave-valor.

PARTE II

CONTINUACIÓN TEMA 3 – TECNOLOGÍAS Y ARQUITECTURA BIG DATA

– Procesamiento de datos paralelizado: procesamiento y librerías en Phyton, plataforma Spark, concepto y uso de cuadernos como estándar, practicando con proveedores cloud (AVVS, Azure) y/o especializados (databricks), conexiones con almacenamiento persistente.

– Casos prácticos sobre datasets y modelos de datos, p. ej. análisis estadístico, Data Wrangling, test a/b, modelo RFM, KPIs de interés según casos, estructura data lake/transaccional/analítico.

 

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