INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
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Big Data e IA: Fundamentos y Aplicaciones
Este curso online te sumerge en el mundo del Big Data y la Inteligencia Artificial, desde sus conceptos básicos hasta arquitecturas avanzadas. Aprenderás sobre Hadoop, Spark, y lenguajes clave como Python y SQL. Explora la Ciencia de Datos, algoritmos de aprendizaje, y visualización. Descubre aplicaciones reales y el futuro de la IA. Ideal para profesionales del comercio y publicidad que buscan potenciar sus habilidades digitales.
Información del curso
- Duración40 horas lectivas
- UbicaciónEspaña
- EmpresaADAMS
Requisitos y destinatarios
Requisitos
Sin requisitos
Dirigido a
Profesionales del comercio y publicidad, y desempleados del sector.
Qué aprenderás
- Conceptos clave de Big Data y su evolución.
- Arquitecturas y tecnologías de Big Data (Hadoop, Spark).
- Fundamentos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
- Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Procesamiento de datos no estructurados.
- Visualización de datos e interactividad.
- Aplicaciones del Big Data en diversos sectores.
Temario
Explorando el Universo del Big Data
De lo Tradicional a lo Revolucionario:
- La evolución del Business Intelligence al Big Data.
- Comprendiendo la navegación web, geolocalización y audiencias como fuentes de datos.
- Definición e historia del Big Data.
- El impacto de Hadoop en el tratamiento paralelo de datos.
Las Dimensiones del Big Data:
- Las 4 V's (Volumetría, Velocidad, Variedad, Veracidad) y más allá (Valor).
- Procesos en tiempo real y el poder del Cloud Computing.
Arquitecturas y Tecnologías Clave
El Ecosistema Hadoop y Más Allá:
- HDFS y MapReduce: Pilares del procesamiento distribuido.
- Lenguajes esenciales: Java, Scala, SQL y Python.
- Flujos de datos: Procesos ETL con Flume, Sqoop y HIVE.
- Tiempo real y alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
- Análisis avanzado con Spark.
- Seguridad y gobierno del dato: Protegiendo la información.
La Frontera de la Ciencia de Datos y la IA
Fundamentos y Algoritmos:
- Introducción a la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.
- Herramientas clave: R y Python.
- Algoritmos Supervisados: Aprendiendo con ejemplos.
- Algoritmos No Supervisados: Descubriendo patrones ocultos.
- Explorando el Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.
Procesamiento y Visualización:
- Imágenes y Textos: Comprendiendo datos no estructurados.
- Visualizaciones interactivas y Dashboards: Contando historias con datos.
Impacto y Futuro
Aplicaciones Prácticas:
- OpenData en instituciones públicas.
- Eficiencia operativa en el mundo empresarial.
- "Data for Good": El Big Data al servicio del bien social.
- Reflexiones sobre el futuro del Big Data.
Habilidades para la Era Digital:
- Gestión, habilidades personales y sociales.
- Influencia, colaboración, anticipación y flexibilidad en contextos digitales.