Diplomado en Herramientas de Big Data y Machine Learning (Online)
Universidad de los Andes Online Institución privada
Descripción del Diplomado Big Data y Machine Learning
La era digital ha permitido que la gran cantidad de información que se genera a diario pueda ser procesada, analizada y transformada en datos relevantes, apoyando de esta manera la toma de decisiones estratégicas en la empresa.
El desarrollo tecnológico está cambiando el funcionamiento del mundo entero y de las organizaciones, las que han tenido que adaptarse para lograr la optimización de sus procesos y permanecer vigentes.
La vertiginosa velocidad con las que se genera información hoy en día, presenta un desafío cada vez mayor a quienes deben recopilar, procesar y transformar la información en datos relevantes, para la generación de valor y la toma de decisiones.
El Diplomado en Big Data y Machine Learning, espera aportar a quienes se enfrentan al desafío de generar valor a sus empresas, a través del entendimiento y procesamiento de sus bases de datos.
Razones para estudiar este diplomado
Este programa tiene como objetivo entregar metodologías y herramientas para el procesamiento y análisis de bases estructuradas y no estructuradas, optimizando el uso de los datos disponibles, tareas, procesos y la toma de decisiones en la empresa.
- La gestión de los datos no estructurados se ha convertido en uno de los principales retos que las compañías deben enfrentar, en lo que respecta a la gestión de información y Big Data.
- Debido a la diversa naturaleza de los datos no estructurados, existe una infinidad de posibles procesos relacionados con ellos.
- Python te propone un patrón lo que te llevará a que te adaptes a un modo de lenguaje de programación para scripting, si requieres algo rápido, en el sentido de la ejecución del lenguaje.
- Podrás reconocer el flujo completo en un proyecto de Big Data con datos no estructurados, desde la ingesta hasta la visualización de datos.
¿A quién está dirigido?
Profesionales técnicos o universitarios que, por la naturaleza de sus funciones, desean conocer herramientas y aplicar técnicas de Big Data para optimizar su gestión, pudiendo procesar información, mejorar procesos y obtener información clave para la toma de decisiones.
Big Data para Datos no Estructurados
- Introducción al Big Data.
- Los datos no estructurados y su diferenciación con datos estructurados.
- Tipos de bases de datos no relacionales (no SQL).
- Sistemas de administración de datos no relacionales (no SQL).
- Clase Intermedia.
- Arquitecturas de Big Data.
- Big Data en la Nube.
- Ecosistema HADOOP.
- Clase Final Presencial/Streaming
Big Data & Analytics
- Conceptos de Big Data & Analytics.
- Áreas y roles que interactúan con datos.
- Tablas y Relaciones.
- Modelos de Bases de Datos
- Clase Intermedia.
- Sructure Query Language SQL
- Proceso ETL (Extract, Transform and Load).
- Lectura de datos para crear Dashboards.
- Clase Final Presencial/Streaming
Python & Bases de Datos
- Introducción a Python.
- Python: Herramientas y Técnicas Esenciales
- Base de datos.
- Visualización de datos y automatización de reportes con Python.
- Clase Intermedia
- Web Scraping en Python.
- Uso de APIs con Python
- Aplicaciones Web con Python.
- Clase Final Presencial/Streaming
Machine Learning
- Introducción al Machine Learning (ML).
- Análisis y visualización de datos.
- Técnicas de Aprendizaje supervisado parte I.
- Técnicas de Aprendizaje no supervisado.
- Clase Intermedia.
- Técnicas de Aprendizaje supervisado parte II.
- Redes Neuronales y el Deep Learning I.
- Deep Learning II.
- Clase Final Presencial/Streaming.
Requisitos de Postulación
- Título profesional o técnico
- Completar ficha de inscripción
- Copia de cédula de identidad o pasaporte
- Enviar fotocopia de certificado de título y CV con experiencia laboral
- Extranjeros: En caso de ser aceptados al programa deberán presentar su Certificado de Título profesional visado por el Consulado de Chile en el país de origen y por el Ministerio de Relaciones Exteriores en Chile, además de su visa de estudiante al día y su título profesional revalidado por ambos países.
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