Modalidad: A Distancia
400
A tu ritmo
30 ECTS
Modalidad Abierta
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.
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