Big Data Analytics

Big Data Analytics

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Fórmate en una de las profesiones más de moda y conviértete en Data Scientist. Potencia tu perfil digital aprendiendo a analizar e interpretar grandes bases de datos y aplicarlo con las nuevas metodologías de trabajo más demandadas por las empresa en el contexto actual.

Este itinerario, compuesto por los cursos abajo descritos, te permitirá desarrollar un perfil profesional más robusto, actualizado, y alineado con las demandas actuales del mercado.

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Data Science Program (con python)

¿Quieres despegar en el apasionante mundo de la analítica avanzada de datos? ¿Te apasionan los datos y quieres descubrir el potencial de combinar Big Data con Inteligencia Artificial? Conviértete en Data Scientist, una de las profesiones más demandadas por el mercado.

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Impartido por:

 

Metodologías Agile (Scrum y Kanban)

¿Estás buscando aprender las nuevas metodologías ágiles de gestión de proyectos para el mundo digital? ¡No busques más, este es tu lugar!

Impartido por:

Telefónica Educación Digital

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Los cursos que integran esta ruta de aprendizaje son:

  • DATA SCIENCE: que te ayudará a convertirte en un científico de datos, una de las profesiones más demandadas por el mercado.
  • METODOLOGÍAS AGILE: que te dará una visión sobre las metodologías de trabajo más aplicadas por las empresa en el contexto actual.

Duración: 65 horas

Inicio: Próximamente

Destinatarios

Este itinerario está diseñado para:

  • Analistas de datos tradicionales o  perfiles de BI que quieran dar el salto a Big Data
  • Titulados técnicos que deseen especializarse en Big Data.
  • Cualquier persona que quiera desarrollar las competencias técnicas en uno de los mercados con más demanda profesional.
  • Programadores y desarrolladores que quieran impulsar su carrera profesional.

DATA SCIENCE

Programa dirigido a perfiles técnicos que quieran empezar a trabajar con Big Data e Inteligencia Artificial. Nos adentraremos en en universo Big Data, entendiendo el cambio de paradigma y las nuevas posibilidades que se abren, así como la tecnología que permiten el cambio.

Veremos el proceso Data Science end-to-end en sus diferentes fases: preparación de los datos, análisis exploratorio y analítica avanzada de datos con Machine Learning.

Y para terminar veremos el Análisis de datos en entornos distribuidos (Spark) y conoceremos qué es Deep Learning y sus aplicaciones.

* Recomendable tener conocimientos previos en estadística y programación básica.

Duración: 53 horas

Objetivos de aprendizaje

  • Entender la importancia que tienen los datos en el contexto de la transformación digital que estamos viviendo.
  • Descubrir la evolución de la tecnología, los datos y la analítica que ha propiciado el desarrollo de Big Data junto con Inteligencia Artificial.
  • Conocer la función del Gobierno del Dato, así como los tipos de datos y fuentes disponibles.
  • Adquirir una visión general del proceso de Data Wrangling, herramientas necesarias y procesos empleados.
  • Conocer el lenguaje Python como entorno de programación.
  • Aprender a trabajar en Python los procesos de preparación de los datos para su posterior análisis.
  • Entender el objetivo del análisis exploratorio de datos y sus etapas.
  • Conocer el proceso Data Science y los principales algoritmos de Machine Learning y trabajar en ellos con Python.
  • Aprender qué es Spark y la analítica en entornos distribuidos.
  • Identificar las relaciones entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning y los pilares básicos sobre los que se apoya Deep Learning.

Contenidos

  • Módulo 1: Big data & Inteligencia Artificial
    • Datos e Inteligencia Artificial: Nuevo contexto
    • Hablando de… Proyectos Big Data
    • Hablando de… Casos de uso
    • Tecnologías Big Data para perfiles técnicos
    • Gobierno del dato
  • Módulo 2: Tratamiento de grandes volúmenes de datos
    • Fundamentos del tratamiento de datos perfiles técnicos
    • Python Basics
    • Data Wrangling con python
  • Módulo 3: El proceso Data Science
    • Análisis exploratorio de datos y su visualización
    • Introducción al Machine Learning (perfiles técnicos)
    • Python para Data Science
    • Parallel Computing: Introducción a Spark
    • Introducción a Deep Learning

METODOLOGÍAS ÁGILES

Duración: 12 horas

Objetivos de aprendizaje 

  • Conocer qué son las metodologías agile, el contexto en el que surgen y su aplicación a los proyectos actuales.
  • Comprender sus diferencias frente a otros enfoques de gestión más tradicionales.
  • Identificar las ventajas en la aplicación de esta nueva forma de gestión
  • Conocer la metodología SCRUM
  • Conocer Kanban
  • Identificar diferencias entre SCRUM y Kanban

Contenidos: 

  1. Introducción y contexto a las metodologías agile
  2. Manifiesto agile
  3. Introducción a Scrum
  4. Artefactos Scrum
  5. Reuniones de Scrum
  6. Roles en Scrum
  7. Estimación agile
  8. Kanban

 

Información adicional

Modalidad

Autoestudio

Nivel

Avanzado

Data Science Program (con python)

Modalidad

Tutorizado

Nivel

Avanzado

Disponibilidad

6 meses

Metodologías Agile (Scrum y Kanban)

Modalidad

Autoestudio

Nivel

Inicial

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