INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
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Big Data e IA: Introducción al Análisis Inteligente de Datos
Este curso te introduce al mundo del Big Data y la Inteligencia Artificial, explorando el procesamiento masivo de datos y su aplicación en el entorno empresarial. Aprenderás sobre Hadoop, Spark, lenguajes de programación clave como Python y R, y algoritmos de aprendizaje automático. Descubre cómo el Big Data está transformando diversos sectores y cómo puedes aprovecharlo para el bien social y la eficiencia operativa.
Información del curso
- Duración40 horas lectivas
- UbicaciónEspaña
- EmpresaTALENTO
Requisitos y destinatarios
Requisitos
Para trabajadores y autónomos del sector financiero:
- Cajas de ahorros
- Entidades de seguros y reaseguros
- Establecimientos financieros de crédito
- Mediadores de seguros
- Banca
- Cooperativas de crédito
- Otras actividades financieras
Dirigido a
Profesionales del sector financiero y áreas relacionadas
Qué aprenderás
- Comprender los fundamentos del Big Data y su evolución.
- Dominar el ecosistema Hadoop y sus principales tecnologías.
- Aprender lenguajes de programación esenciales como Java y Python.
- Aplicar procesos ETL con Flume, Sqoop y HIVE.
- Implementar procesos en tiempo real con Kafka y HBASE.
- Realizar análisis avanzados con Spark.
- Explorar algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados.
- Visualizar datos de manera interactiva con dashboards.
Temario
Módulo 1: Fundamentos del Big Data
- Evolución del BI tradicional: Descubre cómo la navegación web y la geolocalización impulsan el Big Data.
- Conceptos clave: Volumetría, velocidad, variedad, veracidad y valor de los datos.
- Nuevos paradigmas: Procesos en tiempo real y Cloud Computing.
Módulo 2: Arquitectura y Tecnologías Big Data
- Ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.
- Lenguajes de programación: Java, Scala, SQL y Python.
- Procesos ETL: Flume, Sqoop y HIVE.
- Procesamiento en tiempo real: Kafka, HBASE y Redis.
- Analítica avanzada: Spark.
- Seguridad y gobierno del dato.
Módulo 3: Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
- Introducción a la Ciencia de Datos e IA.
- Lenguajes de programación: R y Python.
- Algoritmos supervisados y no supervisados.
- Deep Learning y Aprendizaje por Refuerzo.
- Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos.
- Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards.
Módulo 4: Aplicaciones y Futuro del Big Data
- OpenData en instituciones públicas.
- Big Data para la eficiencia empresarial.
- "Data for Good": Big Data para el bien social.
- Reflexiones sobre el impacto futuro del Big Data.