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Programa del Curso
Introducción a los Big Data Ecosistemas
- Visión general de tecnologías y arquitecturas de big data
- Procesamiento por lotes vs. procesamiento en tiempo real
- Estrategias de almacenamiento de datos para escalabilidad
Procesamiento Avanzado de Datos con Apache Spark
- Otimitzación de trabajos Spark para el rendimiento
- Transformaciones y acciones avanzadas
- Trabajo con streaming estructurado
Machine Learning a Escala
- Técnicas de entrenamiento distribuido de modelos
- Ajuste de hiperparámetros en grandes conjuntos de datos
- Implementación de modelos en entornos de big data
Deep Learning para Big Data
- Integración de TensorFlow y PyTorch con Spark
- Pipelines de entrenamiento distribuido de deep learning
- Casos de uso en análisis de imágenes, texto y series temporales
Análisis en Tiempo Real y Flujo de Datos
- Apache Kafka para la ingesta de datos en streaming
- Frameworks de procesamiento de flujo
- Monitoreo y alertas en sistemas en tiempo real
Data Governance, Seguridad y Ética
- Requisitos de privacidad de datos y cumplimiento normativo
- Control y cifrado de Access en sistemas de big data
- Consideraciones éticas en análisis a gran escala
Integración de Big Data con Business Intelligence
- Visualización de datos y tableros para big data
- Conexión de pipelines de big data a herramientas de BI
- Movilización de resultados empresariales mediante análisis avanzados
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión sólida de los conceptos de análisis de datos y modelado estadístico
- Experiencia con herramientas de procesamiento de datos y lenguajes de programación como Python, R o Scala
- Familiaridad con marcos de computación distribuida como Hadoop o Spark
Público Objetivo
- Científicos de datos que buscan dominar el procesamiento a gran escala y la analítica predictiva
- Analistas seniors que buscan diseñar e implementar flujos de trabajo avanzados de análisis
- Profesionales de I+D enfocados en soluciones innovadoras impulsadas por datos
42 Horas
Testimonios (5)
Ejemplos prácticos nos permitieron obtener una sensación real de cómo funciona el programa. Explicaciones claras e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática
Todos los temas que cubrió, incluyendo ejemplos. También explicó cómo son útiles en nuestro trabajo diario.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Aplicación real de Spotfire y todas sus funciones básicas.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Curso - Introduction to Spotfire
Traducción Automática
Lo que más me gustó del entrenamiento fue la organización y la ubicación
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Curso - ArcGIS for Spatial Analysis
Traducción Automática
La voluntad por parte del locutor a explicar y que uno entendiera todo.
