Curso de Big Data

¿Quieres estudiar una de las profesiones más demandadas en la actualidad? En la actualidad se necesitan expertos especializados en Big Data y análisis de datos.
Con este curso de Big Data aprenderás de forma práctica, a través de profesionales con muchos años de experiencia en el sector, convertir datos en productos y servicios mediante el uso de las herramientas estadísticas más habituales en el mundo de la Ciencia de Datos.
Sabrás escribir tu propio código para analizar grandes cantidades de datos, así como aplicar modelos de machine learning o aprendizaje estadístico a estos datos usando R, Python y  Spark.
En el mundo de hoy, vivimos inundados de datos. En un solo minuto en internet se registran millones de búsquedas en Google, se envían cientos de millones de correos electrónicos, millones de posts en Facebook,  tweets,  fotos en Instagram o compras en Amazon. Y no solo en Internet se crean datos, las empresas y las transacciones comerciales están digitalizadas, se almacena cada compra que realizamos, cuánta electricidad estamos consumiendo, dónde realizamos cada llamada telefónica o  las condiciones de presión y temperatura en las que se fabricó un producto industrial.
Pero para procesar toda la información contenida en los datos hace falta tecnología y profesionales que sean capaces de analizarla y convertirla en conocimiento.
La tecnología necesaria es lo que se conoce como Big Data, y consiste en desarrollo de software capaz de gestionar y analizar grandes cantidades de datos, que en la mayoría de ocasiones se generan en tiempo real y habitualmente tienen una estructura diversa.
Características del curso:

• Scien Analytics: Diploma acreditativo
• WorkShops: OnLine y Presenciales
• ATI JOBS: Accede al mercado laboral
• Salidas Profesionales: Alta demanda de profesionales

1. Introducción general  al Big Data y la Ciencia de Datos
2. Introducción a R y Rstudio
3. Estadística descriptiva
4. Visualización de datos y comunicación de resultados.
5. Inferencia estadística
6. Conceptos básicos de Aprendizaje Estadístico
7. Modelos de Regresión
8. Modelos de Clasificación
9. Python para análisis de datos
10. Introducción al Big Data
11. Tecnologías Big Data I. Hadoop
12. Tecnologías Big Data II: Spark
13. Tecnologías Big Data III: BDD NoSQL
14. Arquitectura Big Data