Programa Internacional. Programa Certificado en. Big Data

Transcripción

1 Programa Internacional Programa Certificado en Big Data A1

2 Introducción Muchas organizaciones aún no conocen el poder de los datos y el enorme potencial que tienen estos en la toma de decisiones. Esta gran cantidad de información es una revolución dentro de las empresas por su volumen, volatilidad y complejidad. Gracias al sorprendente desarrollo de la computación, hoy disponemos de la capacidad de procesar grandes volúmenes de información ofreciendo una nueva visión de la realidad en términos de: patrones, tendencias o asociaciones; especialmente en lo relacionado con el comportamiento de los individuos y sus interacciones. Este conocimiento es el objeto de formación en nuestro programa de Big Data. Actualmente los profesionales de Big Data son ampliamente solicitados; están llamados a liderar la transformación del sector empresarial aplicando el potencial de estas nuevas tecnologías. Justificación Mediante este Programa Certificado el estudiante se le proporcionará los fundamentos del análisis, la analítica, inteligencia de negocios (BI) y la arquitectura de tecnología, así como el diseño, desarrollo y gobernabilidad de soluciones de Big Data para empresas en diferentes campos de acción: el periodismo de datos, ciudades inteligentes, internet de las cosas, salud, administración, etc. Objetivos Ofrecer al estudiante una aproximación global y práctica de Big Data, en el cual se afiancen los conocimientos necesarios en el análisis y gestión de datos para su comprensión, así como las herramientas y estrategias que le permitan entender y rentabilizar el uso de los Big Data. Comprender las perspectivas a nivel económico y tecnológico en soluciones de Big Data. Adquirir conocimientos sobre las diferentes soluciones de análisis para obtener beneficios en cualquier entorno empresarial.

3 Dirigido a Estudiantes o profesionales de ingeniería de sistemas o industrial, marketing, publicidad, administración, estadísticos que desean adquirir los conocimientos de técnicas de análisis más comunes y analítica de Big Data, así como en las tecnologías, herramientas y entornos de soluciones de Big data. Metodología La metodología es teórico - práctica, en la cual se cuenta con diferentes recursos y herramientas para fomentar el proceso de aprendizaje: Clases Presenciales Virtuales: El docente explica los conceptos más relevantes para desarrollar la temática y compartir con los estudiantes, asimismo interactúa en el ambiente de aprendizaje realizando preguntas y resolviendo casos de uso Recursos Educativos Digitales: Dentro del proceso formativo se presentan diversos materiales didácticos que contribuyen en la construcción del Conocimiento y aportan en actividades propuestas. Referencia en la Web: Se basa en el aprendizaje colaborativo a través de la gran información que se encuentra en la web que permiten afianzar y estructurar el conocimiento del participante. Talleres y Casos prácticos: Se proponen ejercicios y talleres para que el estudiante aplique lo analizad en el Material y las Clases Presenciales Virtuales y profundice sobre los temas del Programa Internacional. Foros y Wikis: El estudiante cuenta con espacios de debate y retroalimentación, donde se genere y se construya una red de conocimiento en cada uno de las actividades que se proponen en el Proceso formativo. Tutor Virtual: Dentro del Proceso de Aprendizaje se presentan diversos expertos temáticos que estarán en el seguimiento continuo del estudiante para que realicen las actividades en cada unidad temática del Programa Internacional.

4 Plan de Estudios Módulo 1. Conceptos fundamentales de Big Data. Objetivo de aprendizaje: Familiarizar a los asistentes al curso con los conceptos básicos de Big Data y las tecnologías relacionadas con el análisis y la analítica de datos. Se enfoca al estudiante a realizar un análisis fundamental de casos empresariales Que es Big Data Terminología fundamental Variables empresariales y tecnológicas Características de los datos en Big Data Tipos de datos en Big Data Elementos empresariales a tener en cuenta Las tres dimensiones de Big Data Volume, Velocity, Variety Módulo 2. Análisis y analítica de datos. Objetivo de aprendizaje: Ampliar los conocimientos de los asistentes en el proceso de obtención de información aplicando diferentes técnicas estadísticas, procesos de analítica de datos y técnicas de aprendizaje automático; enfocado a responder diferentes problemas de negocio. Tipos de análisis de datos Tipos de Analítica Tipos de aprendizaje automático Inteligencia de Negocios Módulo 3. Programación en R. Objetivo de aprendizaje: Profundizar en los conceptos y aplicaciones para el desarrollo de habilidades de programación en R.

5 Estructuras de Control en Programming with R Funciones Reglas de Alcance - Unión de símbolos Scoping Rules - Ejemplo de optimización Normas de Codificación Fechas y Horarios Actividad de Programación Práctica Reutilización del análisis Módulo 4. Obtención de Datos. Objetivo de aprendizaje: Profundizar y ampliar los conocimientos de los asistentes en el proceso de obtención de información desde diferentes fuentes de información y enfocados a responder diferentes problemas de negocio. Obtención de la Motivación de Datos Datos Crudos y Procesados Componentes de Datos Ordenados Calidad de datos ETL (extract, transform, load) Monitoreo y revisión Descarga y Lecturas de Archivos (Excel, Xml, Json, MySQL) Almacenamiento de Datos (MySQL, HDF5, APIs,) Práctica con R Extracción desde MySQL Extracción desde HDF5 Extracción desde la Web Extracción desde APIs Extracción desde de otras fuentes Proyecto de obtención de datos

6 Módulo 5. Limpieza y transformación de datos Objetivo de aprendizaje: Familiarizar a los asistentes con los procesos de limpieza y transformación de datos relevantes dentro de un proceso de desarrollo de productos basados en datos. Subconjunto y clasificación Resumen de datos Creación de nuevas variables Reajustar datos Gestión de marcos de datos Introducción Gestión de marcos de datos Herramientas básicas Fusión de datos Practica para Limpieza y Elaboración de Datos Edición de variables de texto Expresiones Regulares Trabajando con fechas Obtención y limpieza de datos del proyecto del curso Módulo 6. Análisis descriptivo y exploratorio. Objetivo de aprendizaje: Presentar algunas técnicas de análisis descriptivo y exploratorio de datos relevantes dentro del proceso de entendimiento de la información y en el pre-procesamiento de ésta como insumo de un proceso analítico. Además, Presenta algunas técnicas de visualización para la presentación de resultados de procesos de análisis de grandes conjuntos de datos. Introducción Libro: Análisis exploratorio de datos con R Libro: El arte de la ciencia de los datos Instalación y Configuración de R Principios de los gráficos analíticos Gráficos exploratorios Sistema de trazado en R

7 Sistema de trazado Base Demostración Base Plotting Proyecto de Gráficos Analíticos y exploratorios Agrupación Jerárquica Agrupación K-Means Reducción de Dimensiones Trabajar con Color en R Plots Proyecto en Agrupación Jerárquica, Agrupación K-Means y Reducción de Dimensiones Módulo 7. Aplicación empresarial de soluciones Big Data. Objetivo de aprendizaje: Analizar problemas empresariales reales, los cuales es posible solucionar aplicando correctamente soluciones de Big Data. Presentación casos de éxito Docentes MABEL ANDREA AGUIRRE LORA. Ingeniera de Sistemas, Project Manager, Big Data Science Professional, Big Data Consultant con 8 años de experiencia en: Gestión de proyectos complejos de TI Diseño, planeación, implementación y mantenimiento de proyectos de Tecnología Desarrollo de servicios y soluciones tecnológicas a la medida Consultoría en la elaboración de soluciones Big Data

8 CAMILO SÁNCHEZ LENGERKE Ingeniero de Sistemas con énfasis en Telecomunicaciones, con especialización en Gerencia de Proyectos Educativos. Experiencia en Diseño, evaluación, implementación y administración de plataformas de ambientes virtuales de aprendizaje, diseño instruccional de objetos virtuales de aprendizaje. Certificado El estudiante obtiene el Título de Programa Certificado en Big Data Data Science con la superación del 80% de cada uno los cursos/módulos que contiene el programa, en el cual se propone una serie actividades y ejercicios prácticos evaluativos. Valor Agregado Constancia de aprobación del módulo de Inglés en Modalidad 100% Online, con Berlitz. Acompañamiento y tutoría personalizada enfocada al cumplimiento de objetivos profesionales. Información General Duración: 240 horas en Plataforma Académica certificando la Competencia laboral Titulación: Programa Internacional Programa Certificado BIG DATA DATA SCIENCE

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