Área: Administración y Negocios
Centro: Institución Universitaria Colegios de Colombia - UNICOC
Modalidad: Presencial
Lugar: Chía
Precio: 1´490.000
Tipo: cursos
BigData y análisis de Datos
Los grandes volúmenes de datos en las organizaciones, tienen un costo para lograrlos pero en muchos casos no se ven como un recurso o una inversión, sino como algo pesado o ajeno al desempeño de la organización y que no es explotado al máximo, debido a la demora en su procesamiento o a lo pesado que se vuelven dichos procesos de análisis. Gracias a las nuevas tecnologías, estos grandes volúmenes de datos, que se vienen configurando actualmente como Big Data.
Dar una guía Teórico- Práctica a los estudiantes con los principios básicos de BigData, sus capacidades y sus bondades alineadas a oportunidades de mejoramiento profesional en diversos campos.
MÓDULO
I
FUNDAMENTOS DE BIG DATA E IMPLICACIONES LEGALES Y ÉTICAS
·
Definiciones
·
4 V’s
·
BigData Vs Modelos tradicionales de manejo de
información.
·
Casos de uso
·
Aspectos legales y Éticos del Big Data
·
Privacidad y Seguridad de la Información
MÓDULO II
ANÁLISIS DE DATOS –SESIÓN 1
MÓDULO II
ANÁLISIS DE DATOS –SESIÓN 2
MÓDULO III
CREACIÓN DEL CLÚSTER DE BigData EN LA NUBE – SESIÓN 1
·
Arquitectura BigData
·
Diferentes componentes en la nube
·
Encendido de un clúster de BigData en la nube
·
Alimentación de información:
o Estructurada
pública
o Páginas
web
o Texto
o Imágenes
·
Uso de GOOGLE APIS:
o Google
MAPS
o Google
BigQuery
MÓDULO III
CREACIÓN DEL CLÚSTER DE BigData EN LA NUBE –SESIÓN 2
·
Arquitectura BigData
·
Diferentes componentes en la nube
·
Encendido de un clúster de BigData en la nube
·
Alimentación de información:
o Estructurada
pública
o Páginas
web
o Texto
o Imágenes
·
Uso de GOOGLE APIS:
o Google
MAPS
o Google BigQuery
MÓDULO IV
APLICACIÓN DEL PROCESO DE ANÁLISIS DE DATOS –SESIÓN
1
·
Definición del
objeto de análisis y elaboración de las preguntas de análisis
·
Definición de las
variables y las fuentes de datos
·
Depuración de los
datos
·
Consultas en Spark
·
Análisis
Descriptivo y Estadística Básica
§ Análisis de una variable
§ Análisis de 2 variables
§ Análisis y presentación grafica de los datos
·
Análisis Predictivo
§ Modelo de regresión lineal
§ Modelo de clasificación
§ Análisis de Cluster y
Similaridad
·
Otras Técnicas de Machine Learning
• Arboles y otras
MÓDULO
IV
·
Definición del
objeto de análisis y elaboración de las preguntas de análisis
·
Definición de las
variables y las fuentes de datos
·
Depuración de los
datos
·
Consultas en Spark
·
Análisis
Descriptivo y Estadística Básica
§ Análisis de una variable
§ Análisis de 2 variables
Estudiantes de
últimos semestres o profesionales relacionadas con manejos de datos o
inteligencia de negocios, consultores y en general todos los interesados en la
temática para desarrollar proyectos relacionados para su organización.
Horario: Sábado de 7:00 am a 1:00 pm
Duración: Siete sesiones cada una de 6 horas por módulo, correspondiente a cuatro módulos para un total de 42 horas presenciales.