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Imparte:
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Modalidad:Online
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Precio:2.636 €
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Comienzo:Consultar rellenando el formulario
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Lugar:Se imparte Online
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Condiciones:Descuentos y Becas disponibles. Bolsa de Empleo Incluida Acceso a bolsa de empleo y a taller de búsqueda de empleo impartido por expertos de recursos humanos especializados en contratación de perfiles tecnológicos. Prácticas en Empresas- Garantizadas en empresas tecnológicas Clases en directo con expertos basadas en proyectos, con creación de piezas y aplicaciones en directo creando diferentes programas utilizando las diferentes tecnologías integrándolas en casos reales.
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Titulación:Una vez que finalices nuestro curso conseguirás 6 titulaciones: Máster en Big Data Science Iniciación a GNU/Linux Desarrollo en Python avanzado Análisis de datos y visualización con Python Big Data Avanzado Iniciación al Machine Learning
Presentación
¡Impulsa tu carrera con nuestro curso de Data Science, Big Data y Data Analytics! Disfruta de clases online en directo, prácticas en empresas líderes y adéntrate en las últimas tecnologías del mercado. Aprovecha la gran demanda de especialistas y abre las puertas a innumerables oportunidades laborales. ¡Inscríbete ahora y transforma tu futuro!
Dirigido
Aquellas personas que quieran adquirir las capacidades técnicas y analíticas necesarias para especializarse en Analítica de Negocio o Big Data.
Profesionales en áreas como Tecnología, negocio o departamentos analíticos que necesitan conocer las técnicas y métodos del “business analytics” para mejorar estrategias y tener una visión más global de la organización o innovar en grandes empresas.
Objetivos
Uso y gestión de los sistemas BI Y Big Data y de las tecnologías asociadas, adquisición de competencias básicas de la explotación de datos.
Conocer funcionamiento y adquirir competencias básicas en el uso de BBDD NOSQL orientadas a documentos (MongoDB) y orientadas a grafos Neo4J.
Adquisición de conocimientos y competencias prácticas básicas en técnicas de visualización , aprender a diseñar y construir visualizaciones interactivas.
Adquirir las bases necesarias del lenguaje Phyton, para su posterior aplicación en el desarrollo de programas, y pruebas unitarias, combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.
Conocer las formas de procesamiento/almacenamiento de datos a gran escala. Ecosistema Hadoop.
Conocer la arquitectura Spak y su impacto en el mundo Big Data. Módulos de Spark. Procesamiento a gran escala con Spark. Programación con Scala y PySpark.
Programa
1) Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data (6 sesiones)
Principales componentes de un sistema informático. Sistemas Operativos, para que sirven, que tipos hay y cómo funcionan…
Introducción a GNU/Linux
GNU/Linux Avanzado
Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)
Introducción teórica a las tecnologías Big Data: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud…
2) Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python (12 sesiones)
Introducción a los lenguajes de programación
Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos
Python: Funciones y Scope
Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones
Python: Módulos y Uso de librerías de Python
3) Módulo 3: Análisis de Datos con Python (5 sesiones)
Python: Librerías básicas de Data Science: Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn…
Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos
Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales
4) Módulo 4: Introducción al Machine Learning (2 sesiones)
Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.
Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.
4.1) Módulo 4.1: Introducción a la IA Generativa (3 sesiones)
¿Como aprovechar los recientes avances en IA generativa? Panorama actual de tecnologías más relevantes por campo:
o Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA…
o Imagen: Dalle, Midjourney, Stable Diffusion…
¿Qué es el Prompt Engineering? ¿Es quizás una de las profesiones del futuro¿
Usando la API de Open AI para crear nuestros primeros chatbots basados en ChatGPT.
5) Módulo 5: Bases de Datos Big Data (5 sesiones)
Introducción a las Bases de datos SQL
Programación en Python con SQLite
Bases de datos NoSQL: Clave-Valor, Columnares, Documentales y de Grafos
Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB (PyMongo)
6) Módulo 6: Procesamiento Distribuido (4 sesiones)
Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido: Ingestión, Almacenamiento, Gestión de Recursos, Cálculo Distribuido…
Hadoop
Introducción a Spark: pySpark y DataFrame API
Machine Learning con Spark ML
PySpark Pandas
7) Módulo 7: TFM (Opcional) (2 meses)
El alumno presentará una propuesta de proyecto de en el que se utilicen tecnologías Big Data y lenguaje de Python para resolver un caso de negocio al docente.
Herramientas y librerías que aprenderás.
Python
Linux
Jupyter Lab
Pycharm
AWS
Spark (PySpark, Spark MLlib, PySpak Pandas)
Hadoop (HDFS, YARN)
Mongo DB
NumPy
Pandas
Matplotlib
Sklearn
ChatGPT
DALL·E 3
OpenAI API
Chatbots
Salidas profesionales
Científico de Datos
Analista de Datos
Especialista Ingeniero de Datos
Especialista en Machine Learning
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Seguridad Informática
Desarrollador de Software
Desarrollor Web
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