Objetivos:
- Adquirir habilidades y conocimientos para analizar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información valiosa para la organización.
- Aprender técnicas y herramientas para la minería de datos, visualización de datos, aprendizaje automático y estadística.
- Identificar patrones y tendencias en los datos para la toma de decisiones informadas en la organización.
- Desarrollar habilidades para la gestión y el almacenamiento de grandes volúmenes de datos.
- Entender cómo el análisis de datos puede mejorar la eficiencia operativa, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en la organización.
Skill Acquisition – Habilidades Obtenidas
Hard skills
- Análisis de datos: se aprenden técnicas y herramientas para analizar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información valiosa para la organización.
- Minería de datos: se adquieren habilidades para identificar patrones y tendencias en los datos utilizando técnicas de minería de datos.
- Visualización de datos: se aprende a visualizar datos y a comunicar información de manera clara y efectiva.
- Aprendizaje automático: se adquieren habilidades para diseñar y aplicar algoritmos de aprendizaje automático para la predicción y el análisis de datos.
- Estadística: se aprenden conceptos estadísticos y técnicas de análisis estadístico para la toma de decisiones basadas en datos.
Soft skills
- Pensamiento crítico: se fomenta el desarrollo del pensamiento crítico para analizar los datos y tomar decisiones bien fundamentadas.
- Resolución de problemas: se desarrollan habilidades para resolver problemas complejos relacionados con el análisis de datos.
- Comunicación efectiva: se aprende a comunicarse de manera clara y efectiva al presentar los resultados del análisis de datos a diferentes audiencias.
- Trabajo en equipo: se adquieren habilidades para trabajar en equipo y colaborar con otros profesionales en proyectos de análisis de datos.
- Adaptabilidad: se desarrollan habilidades para adaptarse a diferentes situaciones y personas en el entorno del análisis de datos y responder a los desafíos de manera efectiva.
Descárgate la Guía del Curso Superior en Big Data & Analytics
El Curso Superior en Big Data & Analytics se compone del siguiente temario:
TEMA 1. LA RELEVANCIA DEL BIG DATA
1.1. ¿por qué necesitamos el big data?
1.2. Características del big data
1.3. Tecnologías para big data
TEMA 2. ORGANIZACIÓN DE PROYECTOS DE BIG DATA
2.1. Estructura del equipo de trabajo
TEMA 3. METODOLOGÍAS AGILE + SCRUM
3.1. Metodologías de desarrollo
3.2. El framework scrum
3.3. Software de gestión de proyectos
TEMA 4. IA Y MACHINE LEARNING
4.1. ¿qué es la inteligencia artificial?
4.2. Machine learning y deep learning
4.3. Tecnologías y herramientas disponibles
TEMA 5. CASOS DE USO EN LA INDUSTRIA
5.1. Casos de uso en medicina
5.2. Casos de uso en ingeniería civil
5.3. Casos de uso en el sector servicios
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