IFCT159 Introducción Al Big Data E Inteligencia Artificial - Modalidad Online

IFCT159 Introducción Al Big Data E Inteligencia Artificial
Materiales incluidos:
SCORM 1
Referencia del pack formativo
Referencia EF_407599-2501
Duración del pack formativo
Horas 40 h
Área de formación - Informática, Diseño y Programación
Área de formación Informática, Diseño y Programación
Tipo de modalidad del pack formativo
Modalidad Online
Precio del pack formativo
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UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  1. Adquisición y dominio de conceptos básicos y de conocimientos sobre los avances en Big Data
  2. - Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…)
  3. - El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención
  4. - Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo
  5. - Características del Big Data (4 V's y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato, …
  6. - Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing
  7. Conocimiento de nociones básicas sobre arquitectura Big Data y principales tecnologías
  8. - El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce
  9. - Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python
  10. - Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE
  11. - Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis
  12. - Procesamiento y analítica avanzada con Spark
  13. - Seguridad y gobierno del dato
  14. Comprensión de los principales conceptos sobre La “Ciencia de datos” e IA
  15. - Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial
  16. - Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python
  17. - Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos
  18. - Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos
  19. - Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo
  20. - Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos
  21. - Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards
  22. Adquisición de una visión trasversal sobre el futuro del BigData y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas
  23. - Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData
  24. - Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las operaciones de una compañía
  25. - “Data for Good”: Big Data para el bien social
  26. - Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros
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