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 Duración 42 horas

Temario del curso

Introducción a los Ecosistemas de Big Data

  • Resumen de las tecnologías y arquitecturas de big data
  • Procesamiento por lotes vs. procesamiento en tiempo real
  • Estrategias de almacenamiento de datos para la escalabilidad

Procesamiento de Datos Avanzado con Apache Spark

  • Optimización de trabajos de Spark para el rendimiento
  • Transformaciones y acciones avanzadas
  • Trabajo con streaming estructurado

Machine Learning a Gran Escala

  • Técnicas de entrenamiento de modelos distribuidos
  • Ajuste de hiperparámetros en grandes conjuntos de datos
  • Despliegue de modelos en entornos de big data

Deep Learning para Big Data

  • Integración de TensorFlow y PyTorch con Spark
  • Pipelines de entrenamiento de deep learning distribuido
  • Casos de uso en el análisis de imágenes, texto y series temporales

Analítica en Tiempo Real y Streaming de Datos

  • Apache Kafka para la ingesta de datos en streaming
  • Marcos de procesamiento de streams
  • Monitoreo y alertas en sistemas en tiempo real

Gobernanza de Datos, Seguridad y Ética

  • Requisitos de privacidad de datos y cumplimiento normativo
  • Control de acceso y cifrado en sistemas de big data
  • Consideraciones éticas en la analítica a gran escala

Integración de Big Data con la Inteligencia de Negocio

  • Visualización de datos y tableros para big data
  • Conexión de pipelines de big data con herramientas de BI
  • Impulsar resultados de negocio con analítica avanzada

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólido conocimiento de conceptos de análisis de datos y modelado estadístico
  • Experiencia con herramientas de procesamiento de datos y lenguajes de programación como Python, R o Scala
  • Conocimiento de marcos de computación distribuida como Hadoop o Spark

Público Objetivo

  • Científicos de datos que buscan dominar el procesamiento de datos a gran escala y la analítica predictiva
  • Analistas seniors que buscan diseñar e implementar flujos de trabajo analíticos avanzados
  • Profesionales de I+D centrados en soluciones innovadoras impulsadas por datos

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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