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Temario del curso

Introducción al análisis de datos y Big Data

  • ¿Qué hace que el Big Data sea «grande»?
    • 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.

Rollos 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 procesamiento intensivo 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 (por ejemplo, cálculo de la media).
  • Aprendizaje automático
    • Aprendizaje supervisado frente al no supervisado.
    • Clasificación y agrupamiento.
    • Estimación del costo de métodos específicos.
    • Filtrado.

Infraestructura de Big Data

  • Almacenamiento de datos
    • Bases de datos relacionales (SQL)
      • MySQL.
      • Postgres.
      • Oracle.
    • Comprensión de los matices
      • 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.

Público objetivo

  • Desarrolladores / programadores.
  • Consultores de TI.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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