MBIT School

Programa Intensivo en Big Data y Data Science

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  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Madrid
  • Precio:
    Consultar rellenando el formulario
  • Comienzo:
    Consultar rellenando el formulario
  • Lugar:
    C/ Infanta María Teresa 23
    Madrid 28016
    España
  • Horario:
    Lunes a jueves. De 16:00h –21:00h
  • Duración:
    120 Horas
  • Titulación:
    Título de Programa Intensivo en Big Data y Data Science

Presentación

Todas las sesiones se graban en vídeo para su posterior acceso.

En este curso se abordarán los fundamentos y las técnicas más utilizadas de Big Data y Data Science. Los alumnos aprenderán cómo trabajar de forma efectiva con grandes volúmenes de datos usando las nuevas herramientas Big Data y a utilizar analítica avanzada y algoritmos de Machine Learning para construir modelos predictivos que permitan mejorar resultados en distintas áreas de negocio.

Objetivos

El alumno será capaz de diseñar y supervisar la implementación de una solución Big Data a partir de las necesidades de las diferentes áreas de negocio.
Conocerá las principales herramientas del mundo Big Data, proveedores y soluciones del mercado.
Estudiará las arquitecturas que soportan Big Data y su integración en las compañías.
Adquirirá conocimientos sobre los fundamentos Data Science y una visión global de cómo usar los principales algoritmos de Machine Learning con casos prácticos usando R y Python.
Trabajará con distintas soluciones de visualización de información.

Programa

Módulo 1. Introducción a Big Data y Data Science (20 horas)
Introducción al paradigma Big Data.
Fundamentos: Hadoop, Map Reduce, HDFS.
Las principales distribuciones Big Data y sus herramientas.
Introducción a Data Science.
Revisión y resumen de los principales algoritmos de Machine Learning. Qué son y para qué sirven.

Módulo 2. Arquitectura Big Data (20 horas)
Ecosistemas Big Data. 3 horas
Distribución de Cloudera y herramientas más comunes en el mundo Big Data: Hive, Impala, HBase, Spark, etc.

Módulo 3. Data Science con R (20 horas)
Introducción a Data Science. Principales técnicas de Minería de Datos.
Algoritmos de Machine Learning. Supervisado y no supervisado.
Talleres de Machine Learning con R donde se aplicarán las técnicas acasos de negocio reales.

Módulo 4. Data Science con Python y Spark (20 horas)
Introducción a Data Science utilizando Python y Spark.
Las principales librerías de Python para Data Science.
Spark para procesamiento en Near Real Time.
Talleres de casos de negocio.

Módulo 5. BBDD NoSQL (20 horas)
• El paradigma NoSQL.
• Introducción a los principales tipos de NoSQL: columnares, clave-valor, documentos,
• grafos,etc.
• Las principales Bases de Datos NoSQL: Cassandra, MongoDB, Neo4j.
• Taller con casos de negocio aplicando alguna de las herramientas NoSQL.

Módulo 6. Herramientas de visualización (20 horas)
Visión general de las herramientas más utilizadas en Data Science y Big Data.
Herramientas de visualización Open Source.
Tableau.
Power BI.

¡Infórmate ahora sin compromiso!

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