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 Duración 42 horas

Temario del curso

Introducción a los Ecosistemas de Big Data

  • Visión general de tecnologías y arquitecturas de Big Data.
  • Procesamiento por lotes (batch) vs. procesamiento en tiempo real.
  • Estrategias de almacenamiento de datos para la escalabilidad.

Procesamiento Avanzado de Datos con Apache Spark

  • Optimización de trabajos de Spark para mejorar el rendimiento.
  • Transformaciones y acciones avanzadas.
  • Trabajo con transmisión estructurada (structured streaming).

Machine Learning a Gran Escala

  • Técnicas de entrenamiento de modelos distribuidos.
  • Ajuste de hiperparámetros en conjuntos de datos grandes.
  • Despliegue de modelos en entornos de Big Data.

Deep Learning para Big Data

  • Integración de TensorFlow y PyTorch con Spark.
  • Tuberías de entrenamiento de deep learning distribuido.
  • Casos de uso en análisis de imágenes, texto y series temporales.

Analítica en Tiempo Real y Transmisión de Datos (Data Streaming)

  • Apache Kafka para la ingesta de datos en flujo.
  • Marcos de trabajo de procesamiento de flujos (stream processing).
  • Monitoreo y alertas en sistemas de tiempo real.

Gobernanza de Datos, Seguridad y Ética

  • Requisitos de privacidad de datos y cumplimiento normativo.
  • Control de acceso y cifrado en sistemas de Big Data.
  • Consideraciones éticas en la analítica a gran escala.

Integración de Big Data con la Inteligencia de Negocios

  • Visualización de datos y tableros (dashboards) para Big Data.
  • Conexión de tuberías de Big Data con herramientas de BI.
  • Impulsar resultados de negocio mediante analítica avanzada.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólido conocimiento de conceptos de análisis de datos y modelado estadístico.
  • Experiencia con herramientas de procesamiento de datos y lenguajes de programación como Python, R o Scala.
  • Conocimiento de marcos de trabajo de cómputo distribuido como Hadoop o Spark.

Público Objetivo

  • Científicos de datos que buscan dominar el procesamiento de datos a gran escala y la analítica predictiva.
  • Analistas seniors que deseen diseñar e implementar flujos de trabajo analíticos avanzados.
  • Profesionales de I+D enfocados en soluciones innovadoras basadas en datos.

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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