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Temario del curso

Introducción al análisis de datos y big data

  • ¿Qué hace que los datos grandes sean "grandes"?
    • Velocidad, volumen, variedad y veracidad (VVVV)
  • Límites del procesamiento tradicional de datos
  • Procesamiento distribuido
  • Análisis estadístico
  • Tipos de análisis de aprendizaje automático
  • Visualización de datos

Roles y responsabilidades en big data

  • Administradores
  • Desarrolladores
  • Analistas de datos

Lenguajes utilizados para el análisis de datos

  • Python
    • ¿Por qué Python para el análisis de datos?
    • Manipulación, procesamiento, limpieza y tratamiento de datos

Enfoques del análisis de datos

  • Análisis estadístico
    • Análisis de series temporales
    • Pronósticos con modelos de correlación y regresión
    • Estadística inferencial (estimación)
    • Estadística descriptiva en conjuntos de datos grandes (p. ej., cálculo de la media)
  • Aprendizaje automático
    • Aprendizaje supervisado frente a no supervisado
    • Clasificación y agrupamiento
    • Evaluación del costo de métodos específicos
    • Filtrado

Infraestructura de big data

  • Almacenamiento de datos
    • Bases de datos relacionales (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Comprensión de las particularidades
      • Bases de datos jerárquicas
      • Bases de datos orientadas a objetos
      • Bases de datos orientadas a documentos
      • Bases de datos orientadas a grafos
      • Otras

El futuro del big data

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión general de matemáticas
  • Comprensión general de programación
  • Comprensión general de bases de datos

Audiencia

  • Desarrolladores / programadores
  • Consultores de TI
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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