
Lugar / ModalidadOnline
Duración150 horas
FechasConsultar fechas
Acreditado por
Descripción del programa
¿A quién va dirigido?
Salidas profesionales
Temario del curso
Programa formativo01Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data (5 sesiones)+
- Principales componentes de un sistema informático. Sistemas Operativos, para que sirven, que tipos hay y cómo funcionan…
- Introducción a GNU/Linux
- GNU/Linux Avanzado
- Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)
- Introducción teórica a las tecnologías Big Data: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud…
02Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python (6 sesiones)+
- Introducción a los lenguajes de programación
- Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos
- Python: Funciones y Scope
- Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones
- Python: Módulos y Uso de librerías de Python
03Módulo 3: Programación Orientada a Datos (3 sesiones)+
- Python: Librerías básicas de Data Science: Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn…
- Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos
- Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales
04Módulo 4: Introducción al Machine Learning (2 sesiones)+
- Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.
- Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.
05Módulo 5: Bases de Datos e Ingestión de datos (3 sesiones)+
- Bases de datos SQL
- Bases de datos NoSQL: Clave-Valor, Columnares, Documentales y de Grafos
- Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB (PyMongo)
- Sistemas de ingestión de datos en tiempo real: Kafka
06Módulo 6: Procesamiento Distribuido (5 sesiones)+
- Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido: Ingestión, Almacenamiento, Gestión de Recursos, Cálculo Distribuido…
- Hadoop: Instalación y configuración, HDFS y YARN
- Introducción a Spark: Instalación y configuración, pySpark y DataFrame API
- Machine Learning con Spark: MLlib
- Microservicios: Kubernetes y Docker
- Arquitecturas Big Data: Lamba vs Kappa vs Microservicios
Preguntas frecuentes
¿Cuánto dura el programa?
150 horas
¿A quién va dirigido / qué requisitos necesito?
Dirigido a: Estudiantes que posean conocimientos básicos de programación y deseen empezar su andadura profesional como científicos de datos.Trabajadores del sector tecnológico que quieran progresar en su carrera.Jefes de proyecto que deseen liderar eficientemente proyectos de Inteligencia Artificial.
¿En qué modalidad se imparte?
Online
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