Modalidad
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onLine
Duración
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30
Precio
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199€
 

 
Fechas de Matriculación
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Desde 01-01-2017 hasta 31-12-2017
Fechas del Curso
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Desde 01-01-2017 hasta 31-12-2017
Aulas
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Curso Vídeo E-Learning Tutorizado con acceso a plataforma on-line
Horario
+
Acceso permanente a plataforma y soporte técnico y pedagógico por mail durante 6 semanas P.D. iva21% no incluido.
Idioma
+
Español

Confirme todas las fechas y horarios con el departamento comercial: comercial@learningXpert.com 913758490

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Big Data Science Fundamentos. Curso Vídeo E-Learning Tutorizado

Este curso proporciona una descripción de las áreas esenciales de Big Data Science.
Se proporciona una comprensión fundamental de Big Data desde las perspectivas de negocios y tecnología, junto con un resumen de los beneficios comunes, desafíos y temas de adopción.
Así mismo explora una gama de los temas más relevantes que se refieren a las prácticas de análisis, tecnologías y herramientas para entornos Big Data.
Curso en Vídeo E-Learning Tutorizado-basado con formato multimedia- tutorizado con 30 horas de duración estimada y acceso permanente a la plataforma durante 6 semanas lectivos.El curso está abierto para nuevas incorporaciones de alumnos en cualquier momento, adaptándose su acceso de licencia, a la fecha en la que se inscribe.

Categoría
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Big Data
Formación Online
Objetivos
+

El curso proporciona a los estudiantes los conocimientos y habilidades fundamentales para entender y emprender soluciones de Big Data Science.

 

Dirigido a
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Este curso está dirigido a profesionales de IT que desean adquirir las habilidades y conocimientos necesarios para comprender los servicios principales en una infraestructura de soluciones Big data Science.

Al Terminar el Curso
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Después de completar este curso los alumnos serán capaces de enteder las bases e "idioma" de las tecnologías  Big Data Science, para afrontar el despliegue de soluciones.

Metodología
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1-Curso online con la documentación del alumno y los videos íntegramente en castellano.

2-Formato video-elearning con calidad full HD.

3-El contenido está diseñado para guiar al alumno a lo largo de todo el curso y lograr certificarse si se requiere.

4-Soporte y tutorización con profesores acreditados.

5-Plataforma online disponible 24/7 y accesible mediante cualquier dispositivo.

6-Las prácticas se realizan por el alumno, en su propio ordenador, que debe ser soportar los requisitos técnicos. La adecuación del equipo y su configuración, son responsabilidad del alumno y forman parte de la experiencia pedagógica del curso.

Programa
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1.-Introducción a Big Data –En esta unidad se introduce Big Data y el concepto de las características de esta tecnología, así como las tecnologías relacionadas en las que se basa: Data Mining y Data Warehouse. Introducción a Data Science ¿Qué es Big Data? ¿Qué hace que los datos sean “BIG”?

2. Big Data –En este tema se hablará de la tipología de los datos así como de las tecnologías hardware asociadas al procesamiento de grandes volúmenes de datos tanto en almacenamiento como en cómputo. Data Storage Modelos de estructuración de datos no relacional (NoSQL). Tecnologías de recuperación y procesamiento masivo. Modelos específicos para tipologías de datos. Tecnologías para la mejora de rendimiento en el almacenamiento de datos. Tecnologías de servicios de datos corporativos

3. Proceso KDD y Estándar CRISP-DM –Introduciremos el proceso de CRISP-DM utilizado comúnmente en el análisis de datos y hablaremos de la importancia del preproceso de los datos.

4. Tipos de Problemas de Minería de Datos – Profesora: Ernestina Menasalvas En este tema se cubrirán los problemas clásicos en Minería de datos Tipos de problemas y enfoques para solucionarlos. utilizando para ello la Herramienta Weka y consolidando lo aprendido con un ejercicio práctico.

5. Procesado de Texto –Veremos los procesos que hay que realizar para poder extraer datos de fuentes de texto no estructuradas para poder sacar valor a textos de diversos ámbitos, como pueden ser las redes sociales, noticias… cumplimentándolo con un caso práctico usando OpenNLP.

6. Procesado de Imágenes –Para finalizar el curso, se verán las técnicas más utilizadas para el procesamiento de imágenes que permiten extraer información de este tipo de datos para su análisis, cumplimentándolo con un caso práctico.