- Students: 780
- Duration: 365 days
El curso Analíticas de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos de Arcitura Education Inc. desarrolla habilidades en el análisis y las analíticas de Big Data, así como una comprensión básica de los fundamentos de la ciencia de datos, cubriendo Big Data desde la perspectiva de los negocios y la tecnología, incluyendo los conceptos, modelos, beneficios, retos y problemas comunes relacionados con su adopción. El curso explora además las prácticas, tecnologías y herramientas del análisis de datos contemporáneo para los ambientes de Big Data.
El curso está compuesto por los siguientes módulos:
- Módulo 1: Fundamentos de Ciencia y Analíticas de Big Data
- Módulo 2: Conceptos de Análisis y Tecnología de Big Data
- Módulo 3: Laboratorio de Análisis y Tecnología de Big Data
Cada módulo tiene un conjunto de lecciones que totalizan una duración estimada de diez (10) horas, y además se complementa con ejercicios para ayudar a reforzar su comprensión de los temas clave.
El módulo final del curso consiste en una serie de ejercicios de laboratorio que requieren que los participantes apliquen su conocimiento de los cursos precedentes con el fin de cumplir con requerimientos de proyectos y resolver problemas del mundo real.
Currículum
- 3 secciones
- 0 lecciones
- 365 días
- Módulo 1: Fundamentos de Ciencia y Analíticas de Big Data
Este módulo de fundamentos ofrece una vista general de alto nivel de las áreas temáticas esenciales de Big Data. Se ofrece una comprensión básica de Big Data desde la perspectiva de los negocios y la tecnología, junto con una vista general de los beneficios, retos y problemas comunes relacionados con su adopción. El contenido de este módulo está dividido en una serie de secciones modulares, cada una de las cuales se acompaña de uno o más ejercicios prácticos.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Cómo entender Big Data
- Terminología y conceptos fundamentales de Big Data
- Factores de negocio y factores tecnológicos de Big Data
- Tecnologías empresariales tradicionales relacionadas con Big Data
- OLTP, OLAP, ETL y Bodegas de datos digitales en relación con Big Data
- Características de los datos en los ambientes de Big Data
- Tipos de conjuntos de datos en los ambientes de Big Data
- Datos estructurados, no estructurados y semiestructurados
- Veracidad de datos y metadatos
- Fundamentos de análisis y analítica
- Análisis cuantitativo y cualitativo
- Tipos de Machine Learning
- Analítica descriptiva y diagnóstica
- Analítica predictiva y prescriptiva
- Inteligencia de negocios (BI) y Big Data
- Visualización de datos y Big Data
- Consideraciones sobre la planeación y adopción de Big Data
0 - Módulo 2: Conceptos de Análisis y Tecnología de Big Data
Este módulo explora una serie de los temas más relevantes relacionados con las prácticas, tecnologías y herramientas contemporáneas de análisis para los ambientes de Big Data. El contenido del módulo intencionalmente mantiene su cobertura a nivel conceptual, enfocándose en temas que permiten a los participantes desarrollar una comprensión integral de las funciones y características de análisis comunes ofrecidas por las soluciones de Big Data, así como una comprensión de alto nivel de los componentes de back end que habilitan estas funciones.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Ciclo de vida del análisis de Big Data (de Evaluación del caso empresarial a Análisis y visualización de datos)
- Pruebas A/B y Correlación
- Regresión y Mapas de calor
- Análisis de series temporales
- Análisis de redes y Análisis de datos espaciales
- Clasificación y Agrupamiento
- Filtrado, incluyendo Filtrado colaborativo y Filtrado basado en contenido
- Análisis de sentimientos y Analítica de texto
- Clusters y Cargas de trabajo de procesamiento por lotes y transaccionales
- Cómo se relaciona la Computación en la Nube con Big Data
- Mecanismos tecnológicos fundacionales de Big Data
- Dispositivos de almacenamiento y Motores de procesamiento de Big Data
- Gestores de recursos, Motores de transferencia de datos y Motores de consultas
- Motores analíticos, Motores de flujo de trabajo, Motores de coordinación
0 - Módulo 3: Laboratorio de Análisis y Tecnología de Big Data
Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para poner a prueba su capacidad para aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los módulos anteriores. Completar este laboratorio ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención y además ayudará a demostrar el dominio de la tecnología y prácticas de análisis de Big Data tal como se aplican y combinan para resolver problemas del mundo real.
Se proporcionan los siguientes ejercicios:
- Ejercicio de lectura 3.1: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de PLGM
- Ejercicio de laboratorio 3.2: Planear el entorno de Inteligencia de negocios (BI) de Big Data
- Ejercicio de laboratorio 3.3: Analizar los datos de fidelidad de los clientes
- Ejercicio de laboratorio 3.4: Reducción de la insatisfacción de los clientes
- Ejercicio de laboratorio 3.5: Mejorar las ventas en línea de PLGM
- Ejercicio de lectura 3.6: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de LHL
- Ejercicio de laboratorio 3.7: Planear la integración de datos y el entorno de elaboración de informe
- Ejercicio de laboratorio 3.8: Desarrollar una capacidad de personalización del tratamiento
- Ejercicio de laboratorio 3.9: Mejorar la capacidad de investigación de LHL
- Ejercicio de lectura 3.10: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de SWP
- Ejercicio de laboratorio 3.11: Análisis de datos de medidor inteligente
- Ejercicio de laboratorio 3.12: Mejorar la capacidad de predicción de demanda eléctrica
- Ejercicio de laboratorio 3.13: Capacidad de gestión de activos e identificación de riesgos
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El servicio de formación especializada incluye acceso por doce (12) meses al entorno virtual del curso donde encontrarás:
- Lecciones en video (para todos los temas)
- Libro de trabajo
- Guía de preparación de examen con ejemplos de preguntas
- Mapas mentales
- Afiches sobre el contenido del curso (según necesidad)
Algunos beneficios son los siguientes:
- Video lecciones desarrolladas en español por instructores internacionales acreditados por Arcitura®.
- Metodología de estudio para rendir el examen con un nivel alto de éxito.
Caracteristicas
- Este servicio de formación especializada se entrega en línea y está disponible 24 X 7.
- El curso Analíticas de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos de Arcitura Education Inc. ha sido elaborado por expertos en la materia en colaboración con un equipo especializado en el desarrollo de material didáctico, y sometido a un proceso de desarrollo probado.
Audiencia objetivo
- El curso Analíticas de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos de Arcitura Education Inc. está dirigido, pero no limitado, a personas interesadas en desarrollarse como Profesional en Ciencias de Big Data.
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