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Temario del curso

Introducción al análisis de datos y los grandes datos

  • ¿Qué hace que los grandes datos sean "grandes"?
    • Velocidad, Volumen, Variedad, Veracidad (VVVV)
  • Límites del procesamiento tradicional de datos.
  • Procesamiento distribuido.
  • Análisis estadístico.
  • Tipos de análisis de aprendizaje automático.
  • Visualización de datos.

Rol y responsabilidades en los grandes datos

  • Administradores.
  • Desarrolladores.
  • Analistas de datos.

Lenguajes utilizados para el análisis de datos

  • Python
    • ¿Por qué Python para el análisis de datos?
    • Manipulación, procesamiento, limpieza y procesamiento de datos.

Enfoques del análisis de datos

  • Análisis estadístico
    • Análisis de series temporales.
    • Pronóstico con modelos de correlación y regresión.
    • Estadística inferencial (estimación).
    • Estadística descriptiva en conjuntos de grandes datos (por ejemplo, cálculo de la media).
  • Aprendizaje automático
    • Aprendizaje supervisado frente a aprendizaje no supervisado.
    • Clasificación y agrupamiento.
    • Estimación del costo de métodos específicos.
    • Filtrado.

Infraestructura de los grandes datos

  • Almacenamiento de datos
    • Bases de datos relacionales (SQL)
      • MySQL.
      • Postgres.
      • Oracle.
    • Comprensión de los matices
      • Bases de datos jerárquicas.
      • Bases de datos orientadas a objetos.
      • Bases de datos orientadas a documentos.
      • Bases de datos orientadas a grafos.
      • Otras.

El futuro de los grandes datos

Resumen y próximos pasos.

Requerimientos

  • Una comprensión general de las matemáticas.
  • Una comprensión general de la programación.
  • Una comprensión general de las bases de datos.

Audiencia

  • Desarrolladores / programadores.
  • Consultores de TI.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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