10 febrero 2020
20 semanas (200 horas de estudio estimadas)
Promedio (3 Votos)
  • karma
    Título propio del Instituto Tecnológico Telefónica (Big Data_2.ª edición)

    Título propio del Instituto Tecnológico Telefónica (Big Data_2.ª edición)

    badge

    ¿Cómo se consigue?

    Descripción

  • Para obtener el Certificado de Superación de este programa debes realizar todos los módulos con aprovechamiento: Aprobar con una nota mínima de un 50% cada una de las actividades obligatorias que te encontrarás en el curso

    Para obtener el Certificado de Superación de este programa debes realizar todos los módulos con aprovechamiento: Aprobar con una nota mínima de un 50% cada una de las actividades obligatorias que te encontrarás en el curso

    ¿Cómo se consigue?

    Descripción

Comparte este curso

¿Conoces a alguien que le pueda gustar este curso?
Cuéntale sobre él

Descripción de curso

La revolución tecnológica también está cambiando el panorama laboral. Nacen nuevos puestos de trabajo que suponen nuevas profesiones con nuevas competencias y nuevos conocimientos. Además, los cambios son tan rápidos que es preciso acometerlos de forma intensiva, eficaz y efectivamente. El ya escenario de la industria 4.0 requiere adaptación y ofrecer soluciones a estas demandas desde nuevas estructuras educativas. Desde Telefónica queremos contribuir a reducir esta brecha apostando por una formación de calidad e innovadora.

¿Por qué Big Data?

El Big Data está proporcionando muchas respuestas a preguntas que todavía algunas empresas o instituciones ni siquiera se están haciendo y por tanto permite identificar soluciones o tendencias e incluso nuevas oportunidades. Esto significa que cada vez más se necesitan profesionales formados para estas disciplinas produciéndose una brecha entre la oferta y la demanda. 

En el curso aprenderás a:

  • - Diseñar algoritmos, imprescindible para los lenguajes de programación tratados en este curso: Python, R, Hadoop, etc.

  • - Diseñar, gestionar y consultar bases de datos relacionales con SQL. Diferenciar entre una solución BI y una solución Big Data.

  • - Conocer los modelos multidimensionales de datos, así como los procesos de ETL (Extracción, Transformación y Carga), así como herramientas que lo sustentan.

  • - Manejar pautas para la presentación de la información de cara al usuario, y a hacer una analítica avanzada de los datos usando las metodologías más extendidas.

  • Además de los materiales a los que podrás acceder, la metodología incluye la realización de eventos en vivo semanales, donde los profesores impartirán clase de los temas más importantes y estarán a disposición del alumnado para responder todas las dudas que hayan podido surgir hasta ese momento. Así mismo periodicamente, realizaremos masterclass con expertos de las distintas materias que compartirán su experiencia y conocimiento con los alumnos.


  •  

Conocimientos

Este programa está dirigido a profesionales con base tecnológica que quieran conocer qué es el Big Data, Data Science, la gestión de datos y la analítica de negocio en general. Responsables de área, mandos medios, directores de marketing y e-comerce, consultores senior, directores de operaciones, emprendedores (perfiles habituados a trabajar con grandes volúmenes de información, bases de datos, análisis macro, etc.). Indicados perfiles con base de estadística, matemáticas y programación y recién titulados en estas ramas de conocimiento.

Módulos del curso

ANTES DE EMPEZAR ANTES DE EMPEZAR
Módulo 0. METODOLOGÍAS DE PROGRAMACIÓN Módulo 0. METODOLOGÍAS DE PROGRAMACIÓN
Módulo 1. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN EN PYTHON Módulo 1. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN EN PYTHON
Módulo 2. INTRODUCCIÓN A BIG DATA Y DATA SCIENCE Módulo 2. INTRODUCCIÓN A BIG DATA Y DATA SCIENCE
Módulo 3. TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING Y ANALITICS Módulo 3. TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING Y ANALITICS
Módulo 4. LENGUAJE SQL Módulo 4. LENGUAJE SQL
Módulo 5. BASES DE DATOS NO CONVENCIONALES Módulo 5. BASES DE DATOS NO CONVENCIONALES
Módulo 6. ARQUITECTURA DE COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA Y PARALELA Módulo 6. ARQUITECTURA DE COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA Y PARALELA
Módulo 7. PROCESAMIENTO DE DATOS CON SPARK Módulo 7. PROCESAMIENTO DE DATOS CON SPARK
Módulo 8. MOTORES DE INDEXACIÓN Módulo 8. MOTORES DE INDEXACIÓN
TRANSVERSAL: HABILIDADES TRANSVERSAL: HABILIDADES
TRANSVERSAL: PROYECTO TRANSVERSAL: PROYECTO
AULAS VIRTUALES AULAS VIRTUALES
MASTERCLASS MASTERCLASS