Certificación en Big Data y Data Science (Foundation)

Información
INTECSSA - Instituto Inertia de Sistemas y Software Avanzado
960  € iva exento
Online
Business Intelligence
Curso
Descripción del curso
El Instituto Inertia de Sistemas y Software Avanzado (INTECSSA) le presenta el Curso de Certificación en Soluciones y Tecnologías Big Data (Foundation). Este curso de certificación proporciona a los estudiantes una formación especializada donde se adquiere los conocimientos técnicos y habilidades necesarias para desplegar soluciones y tecnologías Big Data. Se proporciona una formación integral en Big Data, dotando al alumno de una formación completa en la comprensión básica del Big Data, desde las perspectivas del análisis, negocios y tecnología, con el fin de diseñar y ejecutar complejos proyectos de forma independiente con una orientación en general para empresas de distintos tamaños en general. El Curso de Certificación en Soluciones y Tecnologías Big Data (Foundation) pretende proporcionar las competencias necesarias para los retos relacionados con la obtención de valor a partir de los datos. Estas competencias incluyen conocimientos técnicos, manejo de herramientas y la comprensión de los procesos y técnicas de análisis necesarios en las diferentes fases de un proyecto de datos. Si te interesa obtener más información, ponte en contacto con nosotros a través de .com y recibirás el dossier informativo sin compromiso alguno.
Preguntas Frecuentes
Profesores INTECSSA DEPARTAMENTO DE FORMACIÓN
Temario
Temario TEMARIO CURSO DE CERTIFICACION EN SOLUCIONES Y TECNOLOGIAS BIG DATA (FOUNDATION) 1. Introducción a Data Science Definición y Casos de uso 2. Big Data Definición Big Data: Contexto, motivación y casos Definición Big Data: Arquitectura Big Data Definición Big Data: Tipologías de datos Infraestructuras y tecnologías Tecnologías de almacenamiento en Big Data Infraestructuras y tecnologías Infraestructuras de cómputo para Big Data 3. Data Mining Proceso CRISP-DM Implicaciones de los datos Dominios Técnicas en las fases del proceso Tipos de Problemas de Asociación 4. Métodos de Clasificación Supervisada Validación en Clasificación Supervisada Métodos de Clustering Validación en Clustering Selección de atributos (FSS) Filtering Wrapper Reducción de Dimensionalidad 5. Análisis de datos no estructurados: Texto Proceso de Análisis de Texto Preprocesamiento y limpieza Detección de frases Detección de partes del discurso Detección de entidades Análisis de sentimientos 6. Análisis de datos no estructurados: Imágenes Definición de Imagen digital Filtrado de imágenes en el dominio espacial y espectral Análisis de la imagen Anotación de imágenes Aplicaciones de data mining en imágenes Consolidación de conceptos 7. Elaboración del plan y proyecto final del curso
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