Diplomado Big Data Analítica [base de datos]l
Domina los fundamentos Big Data, análisis de datos con Python y R, bases SQL y un amplio espectro de Machine Learning. Transforma datos en insights, modelos predictivos y valor empresarial. Tu ruta en Ciencia de Datos.
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¿Qué aprenderás?
- Comprender el Ecosistema y los Conceptos Clave de Big Data
- Aplicar un Proceso Estructurado para la Analítica de Datos
- Utilizar Python y R para el Análisis y la Visualización de Datos
- Explorar Técnicas de Deep Learning y Modelos Generativos
- Comprender Fundamentos de Bases de Datos y SQL para Analítica
- Desplegar y Gestionar Modelos de Machine Learning
Estructura académica
- Big Data Vs Ciencia de Datos / Business intelligence vs business analytics / Datos Estructurados, Semiestructurados no Estructurados
- Conceptos de Big Data: Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad y Valor
- Almacenamiento y procesamiento de Big Data / Aplicaciones y casos de uso de Big Data en la vida real / Frameworks de Big Data
- Análisis del Caso de estudio / Proceso CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)
- Etapas de CRISP-DM (Recolección y preparación de datos, Exploración y visualización de datos, Evaluación de modelos y validación, Comunicación de resultados y toma de decisiones)
- Sintaxis básica de Python / Manipulación de datos con NumPy y Pandas / Resolución de problemas prácticos con ejercicios (Python)
- Base de Datos SQL (Header) / Fundamentos de DB / Integridad de datos (DB)
- SQL Server -Implementación / Transact-SQL / Unir datos de múltiples tablas / Consultas, Agrupar y Consolidar Datos / Implementando vistas y SP
- Python – R – Estadística Analítica – ML-IA (Header – Introducción a herramientas)
- Visualización de Datos (Header) / Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn (en Python)
- Estadística Descriptiva y Análisis Exploratorio (Estadísticas descriptivas, Histogramas y gráficos de distribución, Análisis de correlación)
- Preparación de Datos para Modelado (Detección y tratamiento de valores atípicos, Proceso de imputación de Datos, Selección e ingeniería de características, Estandarización y normalización de datos)
- Regresión lineal y logística (Scikit-Learn)
- Árboles de decisión y ensemble methods (Scikit-Learn)
- Algoritmos de clasificación, como SVM y K-Nearest Neighbors (Scikit-Learn)
- Validación cruzada y métricas de evaluación de modelos (Scikit-Learn)
- Modelos de Series de Tiempo
- Redes Neuronales (Conceptos básicos)
- Modelos Generativos (Introducción a GANs, Aplicaciones de GANs en generación de imágenes, Redes neuronales recurrentes para generación de texto, Evaluación de modelos generativos)
- Despliegue de Modelos ML (Creación de API para modelos – Flask o FastAPI, Implementación en plataformas en la nube – AWS o Azure, Monitoreo y mantenimiento de modelos en producción)
- Consideraciones éticas y legales en el despliegue de modelos
Dirigido a
- Profesionales y estudiantes con interés en desarrollar una carrera en Ciencia de Datos, Analítica de Datos o roles relacionados con Big Data.
- Analistas de Datos, Analistas de Negocio, Profesionales de BI, Estadísticos, Matemáticos, Economistas, Ingenieros y cualquier disciplina que trabaje con datos y busque profundizar sus conocimientos técnicos y analíticos.
- Profesionales de TI y Desarrolladores que deseen adquirir habilidades en análisis de datos, Machine Learning y el ecosistema de Big Data.
Requisitos
- Contar con conocimientos básicos de manejo de computadora a nivel usuario.
- Se recomienda tener fundamentos de álgebra, estadística básica y familiaridad con conceptos de programación (aunque el curso inicia con sintaxis básica de Python).
- Disponer de un computador con acceso a internet y capacidad para instalar el software necesario (Python, R, SQL Server Express/Developer).
Preguntas frecuentes
Lorem fistrum me cago en tus muelas se calle ustée de la pradera me cago en tus muelas apetecan al ataquerl al ataquerl. Está la cosa muy malar a wan fistro apetecan sexuarl. No puedor apetecan por la gloria de mi madre te voy a borrar el cerito no te digo trigo por no llamarte Rodrigor va usté muy cargadoo a wan ahorarr.
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Facilitadores
ABEL VELÁSQUEZ VÁSQUEZ
Software Engineer
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EDITH MILAGROS PÉREZ
Commercial Manager
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Testimonios
GIOVANNA FLORES CABRAL
Estudiante. Curso de Excel.
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