Diplomado en Data Science y Big Data Analytics BIG DATA

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Nuestro programa incorpora tres aspectos claves en la gestión de la información, el primero la comprensión de los entornos big data y la interacción con herramientas para el manejo de éstos, el segundo el fortalecimiento de los conceptos matemáticos y estadísticos fundamentales para el procesamiento de los datos, y el tercero la aplicabilidad en las diferentes dinámicas de negocio.

Metodología

– VIRTUAL –
90 horas de formación a través de módulos con material de apoyo y memorias. 100% aplicado Casos reales

Requisitos

– Llenar formulario de Inscripción.
– Pago de los derechos de Matrícula al programa.
– Copia simple del Documento de Identidad

Inversión

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INTRODUCCIÓN AL BIG DATA ANALYTICS Y DATA SCIENCE

  1. Conceptos Big Data, Analytics, Inteligencia artificial, Machine learning
  2. Integración y uso
  3. Gerencia estratégica e infraestructura de los datos
  4. Metodología para proyectos big data analytics
  5. Analítica aplicada a los negocios
  6. Arquitectura de los datos

CONCEPTOS FUNDAMENTALES MATEMÁTICOS Y ESTADÍSTICOS PARA BIG DATA ANALYTICS

  1. Análisis descriptivo y exploratorio de los datos
  2. Probabilidad
  3. Inferencia estadística aplicad
  4. Pruebas de hipótesis

VISUALIZACIÓN DE RESULTADOS Y ENTORNOS INTERACTIVOS DATA SCIENCE Y BIG DATA ANALYTICS

  1. Herramientas de visualización
  2. Construcción de Tableros

MÉTODOS DE BIG DATA ANALYTICS

  • Técnicas Machine learning
  • Métodos multivariados aplicados al marketing y el cliente
  • Métodos de regresión logística binaria aplicada a las finanzas y la toma de decisiones
  • Análisis de series temporales y minería de datos de redes aplicada a la medicina

USO DE HERRAMIENTAS

  1. Caso aplicado R
  2. Caso aplicado Python
  3. Caso aplicado SPSS

RIESGOS

  1. Riesgos emergentes en data science, seguridad de la información y big data.
  2. El desarrollo de la diplomatura incluye el aprendizaje mediante ejercicios prácticos usando Python, Spps y su integración con herramientas tales como Hadoop Apache, Spark, H2O según sea el desarrollo temático.

La adecuada gestión de la información permite anticiparse, procesar datos y analizar situaciones para la toma decisiones exitosas. El poder de la información se basa en la capacidad de gestionar los datos, y poder usarlos oportunamente.

Objetivos

  • Introducir los conceptos necesarios para la gestión y comprensión de los datos
  • Profundizar y comprender el alcance de las metodologías para desarrollar proyectos de big data.
  • Desarrollar las competencias para diseñar soluciones integrando el Big Data, machine learning y la inteligencia artificial.
  • Aprender a transformar los datos en objetos visuales interactivos para facilitar las decisiones en tiempo real a través de herramientas como Tableau y Power BI.
  • Entender cómo trabajan los métodos estadísticos aplicados a problemas reales en herramientas como R, Python, SPSS integrados en Hadoop o Apache Spark para facilitar la toma de decisiones basado en modelos predictivos y entrenados

Dirigido a:

Accionistas, miembros de juntas directiva, gerentes, oficiales de o empleados de cumplimiento, ingenieros, directores y funcionarios de áreas comerciales auditores, jefes de control interno y demás interesados.