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Temario del curso

Introducción a los ecosistemas de Big Data

  • Descripción general de las tecnologías y arquitecturas asociadas al big data
  • Diferencias entre el procesamiento por lotes y el en tiempo real
  • Estrategias de almacenamiento de datos orientadas a la escalabilidad

Procesamiento avanzado de datos con Apache Spark

  • Optimización del rendimiento de los trabajos ejecutados en Spark
  • Técnicas y operaciones complejas en la manipulación de datos<\/li>
  • Manejo de flujos de datos estructurados en tiempo real

Aprendizaje automático a gran escala

  • Metodologías para entrenar modelos distribuidos sobre grandes volúmenes de datos
  • Búsqueda y selección óptima de hiperparámetros en contextos masivos<\/li>
  • Implementación y despliegue de modelos en entornos basados en big data<\/li>

Deep Learning aplicado al Big Data

  • Integración de TensorFlow y PyTorch con plataformas Spark
  • Diseño e implementación de pipelines de entrenamiento de deep learning distribuido<\/li>
  • Aplicaciones prácticas en análisis de imágenes, textos y series temporales

Analítica en tiempo real y flujos continuos de datos

  • Uso de Apache Kafka para la captura y gestión de flujos de datos dinámicos<\/li>
  • Plataformas especializadas en el procesamiento instantáneo de datos<\/li>
  • Mecanismos de supervisión y generación automática de alertas en sistemas en tiempo real

Gobernanza, seguridad y ética en Big Data

  • Exigencias legales y normativas referentes a la privacidad de los datos<\/li>
  • Gestión del acceso y cifrado en sistemas que manejan grandes volúmenes de información
  • Consideraciones éticas inherentes al uso intensivo de analítica masiva

Integración del Big Data con la inteligencia empresarial

  • Técnicas para visualizar datos a gran escala y generar paneles interactivos<\/li>
  • Conexión de los flujos de datos a herramientas de BI y sistemas corporativos<\/li>
  • Empleo de modelos analíticos avanzados para impulsar resultados empresariales significativos<\/li>

Resumen final e indicaciones para futuros desarrollos

Requerimientos

  • Sólido conocimiento de los conceptos básicos del análisis de datos y el modelado estadístico
  • Experiencia con herramientas de procesamiento de datos y lenguajes de programación como Python, R o Scala
  • Conocimientos previos sobre marcos de computación distribuida tales como Hadoop o Spark

Público objetivo

  • Científicos de datos que aspiren a dominar el procesamiento a gran escala y la analítica predictiva
  • Analistas senior interesados en desarrollar flujos de trabajo analíticos complejos e innovadores
  • Profesionales del I+D enfocados en generar soluciones disruptivas basadas en datos
 42 Horas

Formación Corporativa a Medida

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