Big Data
Descripción
Con las técnicas de Big Data, organizaciones de vanguardia han podido convertir los grandes datos en una ventaja competitiva; entre ellos, la captura de nuevas oportunidades de mercado, la reducción del fraude, reducción de costos, entre otros.
Objetivos
• Conocer los conceptos relacionados a Big Data y su aplicación.
• Comprender el proceso de Big Data y su metodología para resolver diferentes problemas.
• Conocer técnicas y herramientas analíticas para el modelamiento de información de empresas, convirtiendo los datos en conocimiento para la toma de decisiones de manera estratégica y confiable.
Dirigido a
Estudiantes y profesionales que deseen aprender a transformar los datos y convertirlos en conocimiento para mejorar la toma de decisiones estratégicas y confiables.
Contenido detallado
MÓDULO I: INTRODUCCIÓN A BIG DATA
- Introducción a los sistemas Big Data
- Oportunidades y retos de los sistemas Big Data
MÓDULO II: CONCEPTOS BÁSICOS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS
- Conceptos básicos
- Técnicas de análisis univariante
- Técnicas de análisis bivariante
- Otras técnicas
- Gráficos
- Análisis de datos
MÓDULO III: MÉTODOS DE CAPTURA DE INFORMACIÓN
- Origen y calidad de los datos
- Organización de los datos
- El proceso ETL
- Casos de estudio
MÓDULO IV: ARQUITECTURAS BIG DATA
- Capas de una arquitectura Big Data
- Fuentes de datos
- Capas de mensajería y almacenamiento
- Capa de análisis
- Capas consumidoras de datos
- Cloud Computing
- Edge computing
- Principales plataformas cloud y edge
- Ejemplos de arquitecturas Big Data
MÓDULO V: INGENIERÍA DE PROCESADO DE DATOS
- Necesidad de las tecnologías Big Data
- Hadoop
- HDFS
- MapReduce
- Apache Spark
MÓDULO VI: TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Árboles de decisión y reglas
- Redes neuronales artificiales
- Deep learning
- Clustering
- Sistemas de recomendación
- Búsqueda
- Sistemas expertos
- Inteligencia artificial
MÓDULO VII: VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Introducción a la visualización de datos
- Trabajar con datos
- Definición y tipología de gráficos
- Visualización estática
- Visualización dinámica
- Herramientas de visualización
MÓDULO VIII: INTELIGENCIA EMPRESARIAL
- Inteligencia empresarial
- Importancia de la inteligencia empresarial
- Dirección estratégica
- El cuadro de mando integral
- Inteligencia empresarial
MÓDULO IX: PROYECTO DE BIG DATA
- Desarrollo de un Proyecto de Big Data
Modalidad Online
Esta modalidad de aprendizaje permite que los alumnos y el docente puedan interactuar en tiempo real simulando un aula de clases presencial independientemente que se encuentren en espacios físicos diferentes.
Especialista a cargo
ING. HECTOR NAJARRO
Maestría en Industria 4.0 en la Universidad Internacional de La Rioja - España UNIR, Ingeniero Informático por la UNSCH-Universidad Nacional de San Cristóbal. Miembro de IBM Ambassadors. Reconocimiento por el IBM como Top Innovador (2015, 2107, 2018), Ganador RTE (2016), Ganador People Choice Spark IoT (2017), Top IBMer (2019, 2020).
Team Leader de Infraestructura TI y Servicios de Cloud Computing en Corporación Grupo Romero. Squad Leader de Transformación Digital en Kyndryl Perú. Team Líder de proyectos tecnológicos en IT Services.
Experto en Microsoft MCSE, Microsoft Azure - Associate, Microsoft Data Analyst – Associate (Power BI), ITIL Foundation 2011, IBM Certified Associate Endpoint Manager. Bagdes IBM: Desing Thinking, Architectural Thinking, IoT, Cloud, Teacher, Trainer, Mentor, etc.
Fecha de Inicio
26
MAYO
Duración
32
Horas Académicas
Horario
Martes:
de 19:00 - 22:00
Jueves:
de 19:00 - 22:00
Método de pago
- Transferencias y depósitos a cuenta BCP (Banco de Crédito del Perú)
- Transferencias y depósitos a cuenta BBVA
- Transferencias y depósitos a cuenta INTERBANK
- Transferencias interbancarias mediante CCI
- Tarjetas de crédito y débito Visa, MasterCard, American Express, Diners Club
- Depósitos a través de Western Union
- Mediante la plataforma de PAYPAL
Inversión
Inversión
Perú
S/
890
-
Financiado: dos cuotas de S/445
Inversión
Extranjero
$
240
-
Financiado: dos cuotas de $120