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CURSO DE BIG DATA

Curso de Big Data

  • Lugar/Modalidad

    A Distancia

  • Duración

    400
    A tu ritmo
    30 ECTS

  • Fechas

    Modalidad Abierta


Descripción

Si la duración de un curso de 300 horas te parece limitada para convertirte en un experto en Big Data, espera a descubrir lo que Tokio School tiene para ofrecerte. Pocos programas de corta duración son tan completos como este.

Una de sus principales ventajas es que te brinda la oportunidad de especializarte en Apache Hadoop y en Inteligencia de Negocios, cada uno con sus propios módulos de aprendizaje. En líneas generales, lo que te proponen es sumergirte en el universo de la programación, familiarizarte con su entorno, aprender a visualizar los datos y utilizarlos para resolver problemas. Esto implica el uso de Databricks, Python, Spark, SQL, Hadoop y algoritmos de aprendizaje automático.

Otro aspecto destacado es que el programa te prepara para obtener la certificación en Ciencia de Datos de IBM. Tendrás la oportunidad de acceder a la Academia de Habilidades de IBM para realizar un curso de 75 horas en ciencia de datos, que incluye clases, laboratorios y estudios de caso.

Además, tendrás la posibilidad de participar en un curso adicional sin costo alguno para profundizar en las metodologías de trabajo de Scrum Manager. En resumen, ¡son pocos los programas de corta duración tan completos como este!

Este curso está abierto a cualquier persona interesada en tecnología, informática e Internet. No es necesario contar con un título universitario para incursionar en este campo, ya que lo importante no es lo que puedas demostrar en un documento, sino tus habilidades demostradas.

Bolsa de Empleo y Salidas profesionales

  • Analista digital
  • Analista de Big Data e Inteligencia Artificial
  • Director/a de proyecto Big Data
  • Data architect
  • Data scientist
  • Experto/a en ética de datos y privacidad
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Temario Curso de Big Data 2026

BLOQUE 1: INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

Ecosistema Big Data

Estrategia basada en datos

Entornos de procesamiento

Ejemplos en la industria

BLOQUE 2: EL DATO, SU CICLO DE VIDA Y ALMACENAMIENTO

Datos

Derechos, calidad, fuentes

Tratamiento, carga, procesamiento

Almacenamiento escalable de datos

BLOQUE 3: ANÁLISIS PARA LA EXPLOTACIÓN DE DATOS (PYTHON, R Y/O PYSPARK)

Perfiles, análisis y técnicas

Técnicas de muestreo de datos

Contraste, regresión y predicción

Introducción al deep learning

BLOQUE 4: PRESENTACIÓN DE PROYECTOS BIG DATA Y STORYTELLING

Preparación de proyecto

Storytelling

Elementos fundamentales

La presentación

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