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Qué aprenderás
- Conocer las principales características del procesamiento masivo de datos y su relación con aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial.
- Aproximarse a la planificación y desarrollo de programas de Inteligencia Artificial y Big Data en el entorno empresarial.
- Comprender cómo estas tecnologías pueden aplicarse para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia organizativa.
Temario del curso
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Adquisición y dominio de conceptos básicos y de conocimientos sobre los avances en Big Data
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- Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…)
- El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención.
- Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo.
- Características del Big Data (4 V's y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato,…
- Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
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Conocimiento de nociones básicas sobre arquitectura Big Data y principales tecnologías
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- El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.
- Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python.
- Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE.
- Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
- Procesamiento y analítica avanzada con Spark. Seguridad y gobierno del dato.
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Comprensión de los principales conceptos sobre la “Ciencia de datos” e IA
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- Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial.
- Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python.
- Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
- Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
- Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.
- Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos.
- Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards.
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Adquisición de una visión transversal sobre el futuro del BigData y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas
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- Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData.
- Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las operaciones de una compañía.
- “Data for Good”: Big Data para el bien social.
- Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.
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A quién va dirigido
Este curso está dirigido a profesionales en activo de los sectores:
- Servicios (otros).
- Información, comunicación y artes gráficas
- Hostelería y Turismo
- Las personas trabajadoras cuya relación laboral se haya extinguido por un expediente de regulación de empleo (ERE) o suspendido por un expediente de regulación temporal de empleo (ERTE), perteneciente a cualquier sector.
Requisitos de acceso
Para realizar este curso, se debe cumplir al menos uno de los siguientes requisitos:
- Título de Bachiller o equivalente.
- Título de Técnico Superior (FP Grado Superior) o equivalente.
- Haber superado las pruebas de acceso a Ciclos formativos de Grado Superior.
- Haber superado cualquier prueba oficial de acceso a la universidad.
- Certificado de profesionalidad de nivel 3.
- Título de Grado o equivalente.
- Título de Postgrado (Máster) o equivalente
Cómo solicitar tu plaza
- 1Completa el formulario de inscripción
- 2Un asesor revisará tu perfil y la disponibilidad
- 3Recibirás instrucciones de matrícula por email