Big Data.

137,00

Descripción

A quien va dirigido:

A aquellos directivos de empresas que deseen implementar el big data en su negocio o a empleados de la misma y, en general, a estudiantes de ciencias o ingeniería que pretendan completar sus estudios.

Objetivos:

  • Adquirir habilidades para entender desde el punto de vista empresarial qué es el big data y cómo saber aplicarlo a un negocio y ser capaz de usarlo para sacar partido a los datos, conociendo algunas de sus herramientas y proporcionando una visión general de sus posibilidades para el negocio.
  • Conocer la analítica tradicional junto con el business intelligence y su aplicación a los negocios.
  • Conocer en profundidad qué tipos de datos existen, cómo representarlos y cómo utilizarlos para adquirir conocimiento.
  • Aprender las herramientas que integran la distribución de software libre Apache Hadoop y cada una de sus aplicaciones en las distintas áreas.
  • Proporcionar conocimientos sobre técnicas de analíticas avanzadas como data mining y su utilidad en el negocio.

Programación didáctica

  • Unidad de aprendizaje 1. Antecedentes, definiciones y bases para un correcto entendimiento 
    • Antecedentes
    • Definiciones y bases del big data
    • Bases de establecimiento del big data
  • Unidad de aprendizaje 2. La importancia del dato
    • El valor del dato
    • Problemas que aparecen en la recogida de datos
    • El presente y futuro de los datos: normativa y aplicaciones
  • Unidad de aprendizaje 3. Algunos conceptos técnicos de la analítica tradicional
    • Analítica tradicional vs. big data
    • Componentes del business intelligence
    • Herramientas del BI
  • Unidad de aprendizaje 4. Representación de los datos
    • Orígenes de datos en big data
    • Representación de datos
  • Unidad de aprendizaje 5. Introducción al Big Data
    • Definiendo el big data
    • Tecnología big data
  • Unidad de aprendizaje 6. Introducción a la analítica avanzada
    • Analítica avanzada: las preguntas no se responden, se crean
    • Analítica predictiva
    • Analítica prescriptiva

Evaluación:

Este curso consta de 2 pruebas de evaluación final de tipo Test y 4 de tipo desarrollo.

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