Temario del curso
Introducción al análisis de datos y al Big Data
- ¿Qué hace que los datos sean considerados “big”?
- Velocidad, volumen, variedad y veracidad (VVVV)
- Límites del procesamiento tradicional de datos.
- Procesamiento distribuido.
- Análisis estadístico.
- Tipos de análisis mediante aprendizaje automático.
- Visualización de datos.
Roles y responsabilidades en el ámbito del Big Data
- Administradores.
- Desarrolladores.
- Analistas de datos.
Lenguajes empleados para el análisis de datos
- Python
- ¿Por qué Python es útil para el análisis de datos?
- Maniobrar, procesar, depurar y manipular información.
Estrategias empleadas en el análisis de datos
- Análisis estadístico
- Estudio de series temporales.
- Predicción mediante modelos correlacionales y de regresión.
- Métodos inferenciales para estimar resultados.
- Cálculo descriptivo en grandes conjuntos de datos (como hallar la media, por ejemplo).
- Aprendizaje automático
- Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Clasificación y agrupamiento de datos.
- Cálculo del costo asociado a diferentes técnicas.
- Filtrado de información relevante.
Infraestructura destinada al Big Data
- Almacenamiento de datos
- Bases de datos relacionales (SQL)
- MySQL.
- Postgres.
- Oracle.
- Conocimiento sobre distintos tipos de bases de datos
- Bases jerárquicas.
- Bases orientadas a objetos.
- Bases orientadas a documentos.
- Bases de tipo grafo.
- Otras variedades.
- Bases de datos relacionales (SQL)
Perspectivas futuras del Big Data
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de matemáticas.
- Comprensión general sobre programación.
- Conocimientos previos acerca de bases de datos.
Público objetivo
- Desarrolladores / programadores.
- Asesores en tecnología informática.
Formación Corporativa a Medida
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Reseñas (3)
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