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Curso de Big Data - TOKIO New Technology School

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TOKIO New Technology School

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Curso de Big Data - TOKIO New Technology School
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Modalidad Online / A distancia
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Curso de Big Data - TOKIO New Technology School

Información general

DESCRIPCIÓN:

El Curso de Big Data: arquitectura y análisis de datos es un completo plan de estudios, que se especializa en formar profesionales en el campo de los cuadros de mando, la definición de componentes y arquitectura, las estrategias basadas en datos, los derechos sobre los datos, y el ciclo de vida del dato.

Consiste en un interesante método de aprendizaje, ofrecido y desarrollado por el prestigioso y conocido Centro Educativo Tokio School, el cual te brinda orientación laboral, no posee fecha de inicio ni de fin, y solamente se encuentra disponible en modalidad online.
Titulación universitaria Prácticas Certificado de profesionalidad

ASPECTOS A TENER EN CUENTA

OBJETIVOS DEL CURSO:

- Otorgar conocimientos acerca del almacenamiento de datos, la selección de elementos visuales, la toma de decisiones, las bases de datos no estructuradas, el Internet de las Cosas, y las bases de datos de grafos.
- Transmitir un excelente programa formativo, en el cual se profundiza sobre las herramientas del ecosistema Hadoop, el análisis de datos con Hive y Pig, el procesamiento de datos con Spark, y las técnicas de muestreo de datos.
- Conocer a detalle el testeo de hipótesis, la exploración de datos categóricos y binarios, los principios de la estadística descriptiva, y las redes neuronales.

TITULACIÓN

Curso de Big Data
Diploma del idioma elegido
Certificación de Data Science de la mano de IBM

TEMARIO

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
ECOSISTEMA BIG DATA
- Definición de componentes y arquitectura
- Disponibilidad, Escalabilidad y Resiliencia
- Introducción a Hadoop y MapReduce
ESTRATEGIAS BASADAS EN DATOS
- Cuadros de Mando (Dashboards)
- Business Intelligence vs Big Data
ENTORNOS DE PROCESAMIENTO
- Cloud Computing
- Internet de las Cosas (IoT)
- Casos de uso de Big Data: ejemplos en la industria
MÓDULO 2: EL DATO Y SU CICLO DE VIDA
DATOS
- El Dato
- Calidad del dato
- Derechos sobre los datos
CICLO DE VIDA DEL DATO
- Fuentes de datos
- Adquisición de datos
- Tratamiento, Carga y procesamiento
- Almacenamiento de datos
- Análisis para la explotación
- Visualización y Storytelling para la explotación
- La selección de los elementos visuales
- Toma de decisiones
MÓDULO 3: ALMACENAMIENTO ESCALABLE DE DATOS
SISTEMAS DISTRIBUIDOS (HADOOP)
BASES DE DATOS NO ESTRUCTURADAS (MONGODB)
BASES DE DATOS DE GRAFOS (NEO4J O SPARK GRAPH X)
MÓDULO 4: ARQUITECTURA BIG DATA
EL ECOSISTEMA HADOOP
- Introducción a Hadoop
- Herramientas del ecosistema Hadoop
CLUSTER Y SISTEMAS DISTRIBUIDOS (HDFS, MAPREDUCE)
ANÁLISIS DE DATOS CON HIVE Y PIG
PROCESAMIENTO DE DATOS CON SPARK
- Spark RDD (Resilient Distributed Datsets)
- Spark Streaming
- Spark SQL
MÓDULO 5: ANÁLISIS PARA LA EXPORTACIÓN DE DATO
PERFILES DE DATOS
- Científicos de datos
- Ingeniero de datos
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
- Estadística descriptiva
- Distribución de los datos
- Exploración de datos categóricos y binarios
- Correlación
- Exploración de 2 o más variables
TÉCNICAS DE MUESTREO DE DATOS
- Selección aleatoria
- Selección Bias
- Selección por distribución estadística
CONTRASTE DE HIPÓTESIS
- Testeo de muestras A/B
- Testeo de hipótesis
- Significancia estadística y P-value
- P-VALUE
REGRESIÓN Y PREDICCIÓN
- Regresión Linear
- Regresión Multilineal
- Interpretar los resultados de una regresión
- Predecir usando regresión
APRENDIZAJE SUPERVISADO
- Conceptos
- Algoritmos: Arboles de decisión
APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
- Componentes principales
- Algoritmos: K-Means, Clusters Jerárquicos
INTRODUCCIÓN AL DEEP LEARNING
- Conceptos fundamentales
- Redes Neuronales
MÓDULO 6: PRESENTACIÓN PROYECTOS BIG DATA Y STORYTELLING
PRESENTACIÓN DE UN PROYECTO BIG DATA
- La importancia del contexto
- La audiencia y su importancia
COMPONENTES PARA LA PRESENTACIÓN DE UN PROYECTO BIG DATA
- Ideas de diseño
APACHE HADOOP
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
CONCEPTOS BÁSICOS
- Definición y conceptos
- Evolución de los datos
SQL VS NOSQL
PREPARACIÓN ENTORNO DE TRABAJO
MÓDULO 2. APACHE HADOOP (HDFS)
CONCEPTOS BÁSICOS Y ARQUITECTURA
- Conceptos fundamentales
- Arquitectura Hadoop
LECTURA, ESCRITURA Y REPLICACIÓN
PERMISOS Y BORRADO DE DATOS
SAFEMODE, SNAPSHOTS Y GESTIÓN DE CACHÉ
PROFUNDIZANDO CON LA SHELL
MÓDULO 3. MAP REDUCE & YARN
MAP REDUCE: EL ALGORITMO
- Arquitectura
- Configuración
IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMOS MAP REDUCE
MANERAS DE EJECUTAR EL ALGORITMO
YARN: ARQUITECTURA, GESTIÓN DE COLAS Y ZOOKEEPER
MÓDULO 4. ECOSISTEMA HADOOP
APACHE HIVE
- Arquitectura
- Componentes
APACHE SQOOP
- Arquitectura
- Componentes
APACHE PIG
- Arquitectura
- Componentes
- Pig Latin
APACHE SPARK
- Arquitectura
- Componentes
- Tipos de datos
- Integración con Hive
REPORTING CON ZEPPELIN
- La importancia del reporting
- Creación de reportes con Zeppelin
BUSINESS INTELLIGENCE
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BI
HISTORIA Y EVOLUCIÓN DEL BI
- ¿Qué es el BI?
- Componentes BI.
- Fuentes de información
CONCEPTOS BÁSICOS BI.
- Herramientas/procesos básicos BI.
MODELADO DE DATOS
- Modelo en estrella
- Modelo copo de nieve
- Modelo multidimensional
APROVISIONAMIENTO DE DATOS
- Datawarehouse
- Datamart
- Principales diferencias
MÓDULO 2. ETL E INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN
PROCESOS DE EXTRACCIÓN TRANSFORMACIÓN Y CARGAS Y HERRAMIENTAS
- Diseño de proceso ETL.
- Principales herramientas del mercado y particularidades
INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN
- Introducción a la visualización de la información
- Beneficios de la visualización
- Categorías de la visualización
HERRAMIENTAS Y PARTICULARIDADES
- Principales herramientas del mercado y comparativa
MÓDULO 3. INTRODUCCIÓN AL POWER BI
COMPRENSIÓN BÁSICA DE POWERBI
- ¿Qué es?
- ¿Para qué sirve?
- Interfaz
CONEXIÓN A ORÍGENES DE DATOS
EDITOR POWER QUERY
- Formateo de datos
- Detección de errores
- Pivot
CREACIÓN DE GRÁFICOS
CONSTRUCCIÓN DE INFORME CON FILTROS
- Vinculación y desvinculación en gráficos
INTRODUCCIÓN A DAX (DATA ANALYSIS EXPRESSIONS)
- Introducción a DAX
- Tablas y columnas calculadas, medidas simples
- Filtrado de filas y medidas avanzadas
- Creación de métricas y gráficos avanzados
MÓDULO 4. INTRODUCCIÓN A TABLEAU: VISUALIZACIÓN
TABLEAU I
- Comprensión básica de Tableau
- Conexión a fuente/base de datos
- Combinación de datos
- Editar y guardar fuente de datos
- Dimensiónes y métricas
TABLEAU II
- Conversión tipo de datos
- Representación gráfica de los datos
- Filtrado de informes y características
- Creación Jerarquías y drill down
TABLEAU III
- Creación campos calculados. (medidas y dimensiones)
- Creación de parámetros
- Combinación campos calculados y parámetros
- Descripciones emergentes
MÓDULO 5. TABLEAU AVANZADO: VISUALIZACIÓN II
TABLEAU AVANZADO I
- Creación de grupos
- Creación de conjuntos
- Expresiones LOD
TABLEAU AVANZADO II
- Creación de dashboard
- Objetos dashboard
- Fomatos Dashboard
- Interactividad Dashboard
TABLEAU AVANZADO III
- Extensiones Tableau
- Configuración Extensión
- Gráficos no nativos
MOVILIDAD Y COLABORACIÓN
- Creación de historias
- Adaptación de informes para móvil y Tablet

SALIDAS PROFESIONALES

  • - Data Scientist
  • - Data Consultant
  • - Arquitecto de datos
  • - Big Data Developer

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