Diplomado en

Big Data Hadoop and Spark Developer

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Características clave

Inicio: A partir de 15 Enero de 2020

Sesiones semanales de tutoría online dirigidas por el instructor

Modalidad: 100% online

Duración: 160 horas de aprendizaje combinado

Más de 40 tutoriales de herramientas de big data

Avalado por la Universidad Central de Venezuela

Descripción General

El dominio del campo de Data Science comienza con la comprensión y el trabajo con los frameworks tecnológicos básicos utilizados para analizar Big Data. Aprenderás los frameworks de desarrollo y programación Hadoop y Spark, usados para procesar cantidades masivas de datos en un entorno informático distribuido. Desarrollarás experiencia en algoritmos complejos de Data Science y su implementación utilizando R, el lenguaje de preferencia para el procesamiento estadístico. 

El Diplomado en Big Data te ofrece la oportunidad de aprender los nuevos enfoques de la gestión de Big Data con el proyecto Hadoop, el almacenamiento masivo distribuido por HDSF, el framework de desarrollo paralelo denominado MapReduce, las Bases de Datos NoSQL, entre otras tecnologías, las cuales te permitirán identificar, extraer, consolidar, analizar, gestionar, modelar y predecir de forma eficaz y ágil patrones e información del Análisis de Negocio.

Acelera tu carrera y domina las áreas clave necesarias para el éxito en Big Data. Conviértete en un profesional internacional que pueda impulsar la innovación en cualquier organización.

Lo que aprenderás

  • Adquirir conocimientos sobre los fundamentos de Big Data.
  • Conocer las áreas de aplicación de Big Data.
  • Conocer y Experimentar la arquitectura de Hadoop, motores de Bases de Datos NoSQL y el framework MapReduce asociados al procesamiento de grandes volúmenes de datos.
  • Adquirir los conceptos necesarios para implementar algoritmos de análisis de datos: clustering, Regresión lineal, Clasificación, Vecinos más cercanos, entre otros, a partir de la base metodológica que se desarrolla en el programa.
  • Aplicar los Sistemas de Recomendación en la automatización e integración de análisis de redes sociales.
  • Aprender el lenguaje R para el análisis de grandes volúmenes de datos.

Plan de estudios

¿A quién está dirigido?

  • Profesionales de tecnologías de información y analítica de datos, analistas de negocio provenientes de diferentes áreas como administración, marketing, ventas, finanzas, estadística, control de gestión, o profesionales con conocimientos equiparables que quieran orientarse a la analítica de datos, especialmente en la Big Data.

Pre-requisitos

  • Tener estudios o experiencia en análisis de datos Tener conocimientos básicos en estadística, minería de datos y procesos de Inteligencia de Negocios Conocimientos en el Lenguaje R como herramienta para el análisis de datos, inferencia estadística y modelado de aprendizaje automático.

Contenido del curso

  • La era digital.
  • Definiciones básicas.
  • Áreas de aplicación.
  • Ejemplos de Big Data.
  • El proyecto Hadoop y sus componentes.
  • Hadoop Distributed File System (HDFS).
  • Ejercicio: Usando HDFS.
  • Fundamentos de la computación paralela y distribuida
  • El paradigma MapReduce
  • Algunos ejemplos básicos: Consultas y cruces de datos
  • Implementación de algoritmos de análisis de datos: clustering, regresión lineal, regresión logística, clasificación, vecinos más cercanos, entre otros
  • Sistemas de recomendación, Jerarquización con el método PageRank
  • Fundamentos del Text Mining y el Web-Mining
  • Fundamentos del análisis de redes sociales
  • Introducción a las bases de datos NoSQL. (NoSQL o “no solo SQL”)
  • Tipos de bases de datos NoSQL: clave-valor, orientadas a columnas, Orientadas a documento, Bases de datos de grafos.
  • Fundamentos de HBASE.
  • Fundamentos de MongoDB.

Herramientas cubiertas

¿Cuál es el proyecto del curso?

Poner en marcha una solución en el análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos a través de una arquitectura de Big data, deberá desarrollar las siguientes fases:

Fase 1

Arquitectura Hadoop

Configurar e instalar todas las herramientas necesarias para la puesta en funcionamiento de una arquitectura de Big Data, en este caso, se trata del sistema de archivos distribuidos Hadoop, junto con todas las herramientas para el manejo de bases de datos relacionales y no relacionales, a la vez, que se debe establecer su integreaciòn con la principal herramienta para el trabajo analìtico,como lo es R.

Fase 2

Aplicación de Métodos Analíticos para Big Data en R

Entender la lógica e implementación de técnicas y métodos comúnmente conocidos como Machine Learning, los cuales permiten realizar predicciones robustas y prever patrones para distintos eventos, principalmente en la aplicabilidad del Big Data en problemas de clasificación y clusterización, optimización de procesos y reducción de tiempos, Retención de empleados, Sistemas de alertas inteligentes, entre otros.

Fase 3

Implementación y Presentación de Resultados

Presentar los resultados que se desprenden del análisis a través de las herramientas que proporciona R, como la presentación de informes dinámicos utilizando su interfaz con Látex, construcción de aplicaciones web utilizando Shinny, entre otros.

¿Quienes son tus facilitadores?

Contaras con la tutoría y mentoría de un equipo de profesionales especializados en el área de Big Data

Máximo Hidalgo
Máximo HidalgoCoordinador de Data Science
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Lic. en Matemática, Esp. en Modelos Aleatorios UCV y tesista de la Maestría en Matemática, todas en la Universidad Central de Venezuela (UCV). Docente / Investigador en la Escuela de Matemáticas de la UCV. Jefe de División de Estudios Económicos y Fiscales de la Asamblea Nacional. Data Scientist en el área de consultoría y en el MASTER IN Data Science & Business Analytics de DiplomadosOnline.com.
José Rafael Sosa
José Rafael SosaCoordinador de Data Science
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Lic. Computación de la Universidad Central de Venezuela (UCV), Data Scientist en la empresa consultora Everis Perú. Líder técnico en proyectos de Transformación Digital e Innovación tecnológica basados en el uso del Big Data y Ciencia de Datos en varias Corporaciones públicas y privadas. Docente / Investigador del programa Master In Data Science de DiplomadosOnline.com.
Leonel Atencio
Leonel AtencioIngeniero de Telecomunicaciones
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Ing. en Telecomunicaciones de la Universidad Nacional Experimental de las Fuerzas Armadas (UNEFA). Magister en Gerencia de las TIC´s de la UNEFA y Magister Scientiarum en Administración de Negocios en la Universidad Latina de Panamá. Certificado en Data Engineering Nano Degree. Ha publicado más de 5 aplicaciones móviles en la Google Play Store. Docente / Investigador de los Master in Business Intelligence & Big Data y el Master in Information Technology Management de DiplomadosOnline.com
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¿Cómo se obtiene el Diploma de Big Data?

Para obtener el Diploma de Big Data, debe cumplir con los siguientes criterios:

  • Completa con éxito las salas de entrenamiento que serán evaluadas por el facilitador principal.
  • Aprobar el proyecto del curso en cada una de sus fases con una puntuación mínima del 65%.
  • La culminación del proyecto de manera satisfactoria es el único requisito de carácter aprobatorio para la obtención del Diploma emitido por la Universidad Central de Venezuela

Avalado por la Universidad Central de Venezuela

Preguntas Frecuentes

El costo del programa es de $500 USD, pero usted puede aprovechar la promoción / descuento vigente a la fecha.

Necesitarás acceso a una computadora. Una máquina con sistema operativo en Windows, macOS o Linux funcionará bien.

No. El curso es autodidacta y se dividirá en segmentos cortos de video pregrabados con evaluaciones periódicas para verificar su progreso.

Si usted no puede participar en una sesión online, usted la podrá ver luego pues esta queda grabada y estará disponible dentro de los recursos de los foros de sesiones online.

Cada programa tiene un foro activo en línea donde los estudiantes pueden ayudarse entre sí. Además, los instructores, los asistentes de enseñanza y otros facilitadores de DiplomadosOnline.com supervisarán los foros e intentarán ayudar. A menudo, la respuesta más rápida proviene de otro estudiante.

Recibirá una calificación final, pero la calificación no estará en la confirmación de finalización del curso. Para recibir un certificado de finalización, deberá alcanzar el 65% en material calificado. Hay tres tipos diferentes de evaluaciones dentro del curso: auto-evaluaciones, laboratorios y examen final. Las auto-evaluaciones no cuentan para su calificación, pero lo ayudarán a verificar su comprensión. Los laboratorios / entregas parciales comprenderán la mitad de su calificación y el examen final / proyecto la mitad de su calificación. Desafortunadamente, debido a la gran cantidad de estudiantes y en aras de la equidad, no se pueden aceptar tareas tardías.

¿Por qué estudiar en DiplomadosOnline.com?

El modelo de formación de DiplomadosOnline.com ofrece los mejores beneficios de aula presencial en su plataforma online. Combina capacitación dirigida por un instructor, aprendizaje a tu propio ritmo y tutoría personalizada para proporcionar una experiencia de aprendizaje integral.

Aprende a tu ritmo

Desarrolla las Píldoras de Conocimiento (videos, guías, tutoriales, test y demás recursos) 100% online con acceso las 24 horas del día, para que aprendas a tu ritmo.

Mentoring (Tutoría)

Mantente comprometido con la asistencia de excelentes docentes y expertos de la industria, bajo el enfoque de mentorìas con tu tutor asignado.

Sesiones online en vivo

Participa y aprende más con nuestras sesiones de MasterClass y Webinarios online.

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Laboratorios de práctica en línea

Aprenderás haciendo (Learning by Doing) casos prácticos y ejercicios reales de proyectos de la industria, en nuestras salas de entrenamiento online.

Aprendizaje basado en proyectos

Como único requisito aprobatorio del programa, debes desarrollar un proyecto bajo el enfoque de prueba de concepto de un caso de tu campo laboral o de investigación.

Certificado

Diplomas avalados por la Universidad Central de Venezuela, “La casa que vence la sombra, por lo que los diplomas son garantía de excelencia formativa y de validez internacional.

Domina las áreas de Big Data

Matricúlate y acepta el reto de ser el próximo profesional que el mercado está buscando

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