Alta Calidad
Educativa
Bonificable
para empresas
Plataforma
Interactiva
Flexibilidad
Horaria
- Desarrollar una visión integral del contexto y las aplicaciones del Big Data en el ámbito empresarial.
- Aplicar herramientas y arquitecturas utilizadas en el manejo de Big Data, comprendiendo los procesos de recolección, almacenamiento, análisis y visualización de datos masivos.
- Aprender el uso de tecnologías avanzadas como Hadoop y MapReduce, así como otros componentes del ecosistema Big Data, como Apache Spark y las tecnologías compatibles.
- Desarrollar competencias en diseño de experimentos y el uso de modelos estadísticos aplicados al análisis de Big Data.
- Adquirir habilidades para optimizar los resultados en diferentes sectores industriales a partir del análisis avanzado de datos.
- Aprender a desarrollar y analizar ejemplos de aplicaciones reales del Big Data en diversos sectores, como la banca, seguros, salud, deportes, y otros.
- Conocer las herramientas de análisis y visualización de Big Data más avanzadas, como las ofrecidas por Amazon y otras plataformas especializadas.
Profesionales de Tecnologías de la Información (TI): Que deseen profundizar en el análisis de grandes volúmenes de datos y aprender a implementar soluciones de Big Data en sus organizaciones.
Analistas de datos y científicos de datos: Que buscan actualizar sus conocimientos sobre herramientas y tecnologías de Big Data, como Hadoop, MapReduce y Apache Spark.
Consultores en transformación digital: Que busquen adquirir habilidades avanzadas en la creación e implementación de proyectos de Big Data.
1.CONTEXTO, APLICACION Y FUNCIONAMIENTO DEL BIG DATA
- Introduccion al contexto, aplicacion, funcionamiento del big data
- Contexto a la aplicacion del big data
- Aplicacion de big data a las empresas
- Plan de implementacion del big data
- Funcionamiento del big data
2.ARQUITECTURA Y HERRAMIENTAS UTILIZADAS EN EL BIG DATA
- Introduccion a la arquitectura y herramientas utilizadas en el big data
- Definicion de la arquitectura del big data
- Recoleccion y almacenamiento en el sistema big data
- Procesamiento y analisis del sistema big data
- Visualizacion e informes del big data
- Herramientas y proveedores del big data
3.CREACION Y DESARROLLO DE APLICACIONES UTILES DEL BIG DATA
- Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el big data
- Etapas en el desarrollo de una solución big data
- Arquitectura y tipo de tecnologías aplicadas big data
- Infraestructura para aplicaciones big data
- Implementación para aplicaciones big data
- Ejemplo de aplicación real
4.TECNOLOGIAS UTILIZADAS: MAPREDUCE Y HADOOP
- Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el big data
- Ecosistema de las tecnologías del big data
- Tecnología apache spark
- Tecnología hadoop
- Tecnologías compatibles con hadoop y apache spark
- Otras tecnologías importantes de big data
5.DISENO DE EXPERIMENTOS CON VISUALIZACIONES Y MODELOS ESTADISTICOS
- Conceptos básicos de estadística
- Diseño teórico de experimentos
- Tipos de visualizaciones en los datos
- Tipos de modelos estadísticos
- Evaluación de resultados
6.OTRAS HERRAMIENTAS UTILES
- Herramientas de big data analytics
- Amazon con big data analytics.
- Herramientas de visualización de big data
- ¿qué es el thick data?
- ¿qué es el crm?
7.EJEMPLOS DE APLICACION EXITOSA CON BIG DATA
- Ejemplos de aplicación en el sector bancario
- Ejemplos de aplicación en el sector seguros
- Ejemplos de aplicación en la salud
- Ejemplos de aplicación en deportes
- Ejemplos de aplicación en otros sectores
8.ANALITICA Y OPTIMIZACION DE RESULTADOS
- Introducción a la analítica y optimización de resultados
- Técnicas de análisis en big data
- Optimizacion resultados por sectores en big data
- Optimización resultados por departamentos