Emitido por Bi Academics

HABILIDADES:

• Integridad de Big Data
• Fuentes y aplicaciones de Big Data
• Arquitecturas de Big Data
• Computación Distribuida utilizando Hadoop
• Procesamiento Paralelo con MapReduce
• Bases de Datos NoSQL
• Procesamiento Stream con Spark
• Nueva Ingestión de Datos
• Computación en la Nube
• Aplicación de Análisis Web

PENSUM:

Temario de especialización

1. BIG DATA & DATA WAREHOUSE

Módulo 1: Integridad de Big Data
Módulo 2: Fuentes y aplicaciones de Big Data.
Módulo 3: Arquitecturas de Big Data
Módulo 4: Computación Distribuida utilizando Hadoop
Módulo 5: Procesamiento Paralelo con MapReduce
Módulo 6: Bases de Datos NoSQL
Módulo 7: Procesamiento Stream con Spark
Módulo 8: Nueva Ingestión de Datos
Módulo 9: Computación en la Nube
Módulo 10: Aplicación de Análisis Web

2. ADVANCED ANALYTICS ANÁLISIS DE DATOS PARA EL NEGOCIO

Módulo 1:Conceptos de la analítica
Módulo 2:Técnicas de la visualización de datos
Módulo 3:Resolución de problemas en el mundo real
Módulo 4:Visualización de datos aplicados

3. DATA MANAGEMENT Integration, Quality and Modeling

Módulo 1: El Valor del Modelamiento para el negocio en la era del Big Data
Módulo 2: Arquitecturas de información, datos dimensionales y Gobierno
Módulo 3: Términos fundamentales y mejores prácticas
Módulo 4: Implementaciones
Módulo 5: Integración y Calidad de datos

4. GERENCIAMIENTO Y LIDERAZGO PARA PROYECTOS DE ANALÍTICA Y BIG DATA

Módulo 1: Introducción a la Analítica y Project Management
Módulo 2: Fase de Descubrimiento
Módulo 3: Fase de Implementación
Módulo 4: Escalamiento y Evolución

5. ANÁLISIS DE DA LA INFORMACIÓN PARA LA CIENCIA DE DATOS CON PYTHON

Módulo 1: Fundamentos de programación
Módulo 2: Manejo de datos
Módulo 3: Un paso más allá
Módulo 4: Trabajando con datos
Módulo 5: Uso de Dataframes
Módulo 6: Entendiendo datos en Python

6. ANÁLISIS DE DA LA INFORMACIÓN PARA LA CIENCIA DE DATOS CON R

Módulo 1: Cómo iniciar con R y RStudio.
Módulo 2: Manejo de datos
Módulo 3: Ciencia de datos en R
Módulo 4: Regresiones
Módulo 5: Validación de modelos
Módulo 6: Entendiendo datos en R

7.FUNDAMENTALS TABLEAU SOFTWARE

Módulo 1: Introducción a Tableau
Módulo 2: Conexión de datos
Módulo 3: Mapeo geográfico de datos numéricos
Módulo 4: Visualización
Módulo 5: Cálculos de tablas avanzados

8. ANÁLISIS DE DATOS CON POWER BI

Módulo 1: Introducción a Power Bi desktop
Módulo 2: Fórmulas DAX
Módulo 3: Visualización
Módulo 4: Time Intelligent Servicio Power Bi