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IFCT159 Introducción Al Big Data E Inteligencia Artificial
40 Horas
ONLINE
El curso Introducción Al Big Data E Inteligencia Artificial se presenta como una puerta de entrada a uno de los sectores más dinámicos y con mayor proyección en el ámbito tecnológico actual. En un mundo impulsado por el poder de la información, la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos se ha convertido en una habilidad indispensable. A través de este curso, adquirirás un sólido entendimiento de los conceptos fundamentales del Big Data y la Inteligencia Artificial, explorando cómo el Big Data ha revolucionado el tratamiento masivo de datos y su aplicación en diversas áreas. Aprenderás sobre tecnologías clave como Hadoop y Spark, y te familiarizarás con lenguajes de programación esenciales como Python y R. Además, conocerás cómo los algoritmos supervisados y no-supervisados transforman los datos en decisiones estratégicas. Este curso, diseñado para ser accesible y flexible, es ideal para quienes buscan participar en un campo en auge y con una creciente demanda laboral. ¡Em...
EF_407599-2501
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Adquisición y dominio de conceptos básicos y de conocimientos sobre los avances en Big Data
- - Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…)
- - El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención
- - Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo
- - Características del Big Data (4 V's y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato, …
- - Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing
- Conocimiento de nociones básicas sobre arquitectura Big Data y principales tecnologías
- - El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce
- - Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python
- - Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE
- - Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis
- - Procesamiento y analítica avanzada con Spark
- - Seguridad y gobierno del dato
- Comprensión de los principales conceptos sobre La “Ciencia de datos” e IA
- - Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial
- - Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python
- - Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos
- - Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos
- - Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo
- - Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos
- - Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards
- Adquisición de una visión trasversal sobre el futuro del BigData y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas
- - Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData
- - Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las operaciones de una compañía
- - “Data for Good”: Big Data para el bien social
- - Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros
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