Curso de Big Data

Introducción a la Ciencia de Datos

Desarrolla tu perfil como un científico de datos. Aprende las diferentes técnicas para recabar y procesar información. Aprende a detectar patrones y predecir comportamientos. Incorpórate en un nuevo mercado en pleno desarrollo. Únete a la revolución de los datos!
Costo: $8190 Duración: 24 hs
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En este curso aprenderás a

  • Definir estrategias de negocio que permitan progresar en un entorno de alta competitividad
  • Manejar bases de datos y consultas en paralelo
  • Relacionar los conceptos de Big Data y Business Intelligence
  • Modelar estadísticas y sus trampas
  • Diferenciar técnicas para recabar y procesar información.
  • Detectar patrones y predecir comportamientos

1. Introducción a Big Data

Definición de Big Data, datos estructurados y no estructurados

Herramientas específicas: Apache Hadoop

Características de Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad

Aplicaciones de Big Data

Desafíos tecnológicos de Big Data

2. Arquitectura de Big Data

Definición

Componentes

Arquitectura de aplicaciones de Big Data

Arquitecturas de Big Data en grandes empresas

3. Hadoop

HDFS

Arquitectura Master-Slave

Sistema de bloques ("block system")

Integridad de datos

MapReduce

YARN

Instalación en un solo nodo

Instalación en Cluster

4. Spark

Definición

Arquitectura

"Resilient Distributed Datasets" - RDD

"Directed Acyclic Graph" - DAG

Ecosistema Spark

Spark para procesamiento de Big Data

Comparación de Spark y Hadoop

5. Hive - Pig - NoSQL

HIVE

Definición, operaciones DDL, DML, SQL, organización, tipos de datos

PIG

Definición, estructura, modos de ejecución, carga de datos, funciones

NoSQL

Definición

Hbase, Cassandra, MongoDB: características, arquitectura, modelo de datos, lenguajes de consultas

6. Cloud Computing

Características

Modelos de servicios

Azure

IBMCloud

AWS

Preguntas

Demos/Labs

7. Data Analytics ("Análisis de datos")

Inteligencia de negocios ("Business Intelligence - BI")

Reconocimiento de patrones

Tipos de patrones

Cadena de procesamiento de datos ("Data processing chain")

Datos, bases de datos, "Data Warehouse"

Minería de datos ("Data Mining")

Proceso de minería de datos

Visualización de datos

Obtención y "limpieza" ("data cleansing") de datos

Salidas ("outputs") de los datos

Evaluación de resultados

Técnicas de Minería de datos

Mejores prácticas

Preguntas

8. Python y R para Big Data

Fundamentos de los lenguajes

Aplicacion de los lenguajes a Big Data

Jupyter notebooks

Pyspark

RStudio

Requisitos

Es recomendable contar con conocimientos sólidos en:

Modalidad de cursado

Modalidad Presencial

  • Cursos 100% prácticos con grupos reducidos.
  • Clases con uso de PC, una por alumno (no tienes que traer tu PC).
  • Coffee Break incluido.
  • Espacio de networking.
  • Posibilidad de volver a tomar el mismo curso gratis.
Modalidad Presencial

Modalidad Distancia

  • Cursos 100% prácticos con grupos reducidos.
  • Clase en tiempo real por video conferencia.
  • Profesor disponible para hacer consultas en vivo.
  • Grabación de las clases disponibles para ver en otro momento.
  • Asistencia administrativa personalizada todos los días.
Modalidad a Distancia

Certificaciones

  • Diploma de asistencia impreso (solo para cursos presenciales)
  • Diploma de asistencia y de aprobación online
Diploma

Testimonios

Paquetes Promocionales

Recursos adicionales entregados

¿Por qué nosotros?

Nivel de Dificultad: 5
Mientras más cursos tomes con nosotros irás sumando créditos que podrás canjear por más capacitaciones.
Te damos la oportunidad de volver a realizar el curso 2 veces más sin costo alguno por cualquier motivo!!!
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