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Certified Big Data Applications Developer

Este programa otorga 180 PDUs reconocidos por INFORMS.

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

La posibilidad de capturar grandes volúmenes de datos a través de aplicaciones web, aplicaciones móviles y redes sociales así como a través de una serie de dispositivos móviles, sensores, cámaras, micrófonos, lectores de identificación por radiofrecuencia RFID o de redes de sensores inalámbricos cuyo uso es cada vez más frecuente; sumada a la disponibilidad de tecnologías como el ecosistema Hadoop o el Machine Learning que permiten almacenar, procesar, visualizar y analizar dichos volúmenes de datos, han dado origen a lo que se conoce como Big Data. El Big Data se ha convertido en un elemento clave para poder competir y poder generar mejoras significativas en los niveles de productividad, los procesos de innovación y el nivel de satisfacción de los consumidores.

Actualmente hay una escasez de talento necesario para que las empresas puedan explotar todo el potencial del Big Data. El presente programa brinda a los participantes una sólida formación en el desarrollo de aplicaciones de Big Data de manera que puedan aprovechar las oportunidades que el mercado laboral ofrece actualmente para los profesionales capacitados en el área de Big Data.

FECHAS DE INICIO

Online asincrónica: Febrero 2021

DURACIÓN:

12 Meses

Objetivos

Al finalizar el programa el participante estará en la capacidad de:

Aplicar los procesos estándares de la industria para el desarrollo de un proyecto de Big Data y Machine Learning.
Manejar los conceptos estadísticos clave para el desarrollo de modelos predictivos a partir del uso de algoritmos de Machine Learning.
Usar herramientas para procesar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos.
Desarrollar e implementar modelos predictivos usando los algoritmos de Machine Learning mas usados en la industria.
Desarrollar aplicaciones de Big Data usando las herramientas del ecosistema Hadoop.
Desarrollar aplicaciones de Big Data usando los lenguajes de programación R y Phyton.

Publico Objetivo

El programa está dirigido a:

Analistas de Datos, Analistas de Inteligencia de Negocios o Programadores que quieran especializarse en el desarrollo de aplicaciones de Big Data con Hadoop, R y Phyton.
Consultores que se desempeñan en las áreas de Inteligencia de Negocios o Análisis de Negocio que quieran especializarse en el desarrollo de aplicaciones de Big Data con Hadoop, R y Phyton.

Prerrequisitos

Para llevar el programa es recomendable que el participante posea:

Experiencia en el desarrollo de aplicaciones de software.
Conocimientos previos de Machine Learning o Datamining.
De 1 a 2 años de experiencia en el desarrollo, la arquitectura o la ejecución de cargas de trabajo de aprendizaje profundo y aprendizaje automático en la nube de AWS. (*)
Experiencia realizando optimización básica de hiperparámetros. (*)
Experiencia con ML y marcos de aprendizaje profundo. (*)

(*) Requerido solo en la versión profesional para el desarrollo del Curso AWS Certified Machine Learning – Specialty.

Estructura Curricular

Taller Introductorio al Análisis de datos con R (7 horas cronológicas)

Introducción a R
Utilizando R para Analítica de Datos

Curso Introducción a Big Data, Machine Learning y Data Mining en el Desarrollo de Aplicaciones (8 horas cronológicas)

¿Qué es (y que no es) Big Data?
Machine Learning
Data Mining
Casos de Éxito

Curso Procesos Estándares CRISP-DM en el Desarrollo de Aplicaciones Big Data (4 horas cronológicas)

Metodología CRISP DM
Etapas de la metodología CRISP DM

Curso Estadística y Probabilidades para Machine Learning (14 horas cronológicas)

Introducción al R y RStudio
Cálculo de Probabilidades
Modelos de Probabilidad e Inferencia Estadística
Contrastes de Hipótesis

Curso Algoritmos para Modelos Predictivos (16 horas cronológicas)

Introducción a la Minería de Datos
Análisis Exploratorio de Datos
El Problema de Clasificación
Métodos De Agrupamiento (Clustering)

Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con Hadoop (28 horas cronológicas)

Ecosistema Hadoop
HDFS Hadoop Distributed File System y MapReduce
Sqoop y Hive
Flume y Spark

Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con R (30 horas cronológicas)

Introducción al lenguaje de programación R
Usando y programando en R
Procesamiento y Análisis con tidyverse
Visualización en R
Analítica Predictiva y Machine Learning en R
Proyectos de Analítica
Desarrollo de aplicaciones interactivas con Shiny
Introducción al Big Data con Spark

Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con Python (30 horas cronológicas)

Introducción al Lenguaje de Programación Python
Programación en Python
NumPy y Scipy
Pandas
Matplotlib
Introducción al ML con Scikit-learn
Proyectos de analítica de datos con Python
Proyecto práctico / Introducción al Big Data con Spark

Curso Procesamiento, Análisis y Visualización de Data (8 horas cronológicas)

Conceptos Fundamentales
Visual Analytics con RStudio
Visual Analytics con Python

Curso Evaluación de Modelos Predictivos (7 horas cronológicas)

Breve Repaso de los Tipos de Modelos Predictivos
Métricas para modelos de aprendizaje supervisado
Métricas para modelos de aprendizaje no supervisado
Aplicación Práctica y evaluación

Curso AWS Certified Machine Learning – Specialty (40 horas cronológicas)

Introducción a ML
Ingesta de datos
Streaming de datos
Preparación de datos
Análisis de datos y visualización
Modelado de datos
Algoritmos
Algoritmos parte 2
Evaluación y optimización
Implementación y operación

NOTA: El Curso AWS Certified Machine Learning – Specialty está incluido solo en la versión profesional.

Duración y Horarios

En la modalidad online asincrónica (clases grabadas):

Según la versión del programa en la que te matricules, tienes:

Versión Básica: 10 meses para completar el programa. Los contenidos comprenden 152 horas de clases grabadas y Q&A Webinars donde podrá despejar sus dudas y consultas con los expositores del curso en tiempo real.
Versión Profesional: 12 meses para completar el programa. Los contenidos comprenden 152 horas de clases grabadas, 40 horas grabadas correspondientes al "Curso AWS Certified Machine Learning – Specialty" y Q&A Webinars

Si tienes alguna duda solo debes contactarte con nosotros para darte mayor información al respecto.

Beneficios

El programa incluye los siguientes beneficios:

Versión Básica

Acceso a 152 horas cronológicas de clases.
Certificación emitida por BSG Institute que otorga 180 PDUs reconocidos por INFORMS.

Versión Profesional

Todos los beneficios de la versión básica ademas de:

Acceso al Curso AWS Certified Machine Learning – Specialty.
Certificación Amazon Web Services Certified Machine Learning – Specialty emitida por Amazon. (*)

(*) Sujeto a la aprobación del examen: AWS Certified Machine Learning – Specialty.

¿Tienes dudas sobre algún aspecto del programa?

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el programa, recibirán la siguiente certificación:

Certificación Amazon Web Services Certified Machine Learning – Specialty emitida por Amazon. (*)
Certificación emitida por BSG Institute que otorga 180 PDUs reconocidos por INFORMS.

(*) Incluido solo en la versión profesional. Sujeto a la aprobación del examen: AWS Certified Machine Learning – Specialty.

Detalles del examen:

Formato: Preguntas de opción múltiple.
Duración: 180 minutos para completar el examen.
Idioma: Disponible en inglés

Solicitar Informacion

Expositores

CARLOS ZAMBRANO

Colombia

AWS Certified Machine Learning – Specialty, AWS Certified Developer – Associate, AWS Certified Solutions Architect – Associate y AWS Certified SysOps Administrator – Associate por la Amazon Web Services. Certificado en ITIL Foundation Examination por la APMG International. Magister en Tecnologías de Información para el Negocio por la Universidad de los Andes de Colombia. Actualmente, se desempeña como Cloud Engineer Semi Senior Avanzado en la empresa GLOBANT en Colombia. Cuenta con amplia experiencia en la transformación de las estrategias del área ejecutiva en acciones concretas a través de la tecnología de información.

JIMMY FARFAN

Perú

Master en Administración Estratégica de Empresas por la Pontificia Universidad Católica del Perú. Diplomado en Implementación de E-Business por la Universidad de ESAN. Especialización en Big Data Modeling and Management Systems por la Universidad de California San Diego, Estados unidos. Formación en Google Cloud Patform Big Data and Machine Learning Fundamentals por Google Cloud Training y en Cloud Computing por Google Activate. Cuenta con la certificación Project Management Professional (PMP)® emitida por el PMI y la certificación Scrum Master emitida por ScrumStudy. Actualmente se desempeña como Big data Specialist en Banco de Crédito del Perú. Cuenta con amplia experiencia en Proyectos de Data en Banca y Telecomunicaciones, Participación Funcional y Tecnológica en Implementación de Proyectos de Inteligencia de Negocios, Gestión de Información y Big Data. Ha ocupado cargos importantes como Sub Gerente de Gestión de Información en Banco de Crédito del Perú, Analista de Proyectos Senior en Banco BBVA Continental, Analista Senior de Inteligencia de Negocios en America Movil Perú S.A.C – Claro; entre otros.

DANIEL CHAVEZ

Perú

Master en Data Science por la Universidad Ricardo Palma. Master en Marketing y Dirección Comercial por la Universidad San Ignacio de Loyola y Business Marketing School ESIC, España. Con un Diplomado en Business Analytics por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas y Especializaciones en Ciencias de Datos Aplicado a los Negocios, Finanzas y Marketing por la Universidad Ricardo Palma, en Business Intelligence Developer, en Data Mining, en Base de Datos SQL Server y Visual Basic Developer por la Universidad Nacional de Ingeniería. Actualmente se desempeña como Líder Data Science en Entel Perú. Cuenta con amplia experiencia en Aplicaciones Estadísticas Estratégicas para la Toma de Decisiones en las Áreas de Investigación Científica, Marketing Estratégico, Comercial, Retail, Banca, Telecomunicaciones e Inteligencia Analítica, con conocimientos en Programación y Simulación, Inteligencia de Negocios, Manejo de Analítica de Datos y dominio de Softwares Estadísticos y de Programación como Python, Java, Modeler, R, entre otros. Ha ocupado cargos importantes como Consultor en Procesos de nalytics en Digitex Perú, Jefe de Proyectos de Business Analytics en Atento Perú y Líder de Proyectos Big Data trabajando con empresas como Corporación Lindley y Promperú.

OMAR CHINCARO

Perú

Magister en Estadística por la Pontificia Universidad Católica del Perú. Magister en Dirección de Marketing y Gestión Comercial por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Máster en Dirección de Marketing y Gestión Comercial por la Escuela de Organización Industrial de España. Actualmente se desempeña como Especialista de Modelamiento de segmentos en el Banco Financiero. Cuenta con amplia experiencia en CRM Analítico, Marketing Intelligence, Minería de Datos; y Software Estadísticos como: SPSS, SPSS Modeler, Minitab, Eviews, Stata, R, SAS y WinBugs. Es Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Ingeniería.

MANUEL VALDIVIA

Perú

Magister en Estadística Aplicada por la Universidad Agraria La Molina. Cuenta con un Diplomado en Finanzas por La universidad Nacional de Ingeniería y en Gestión de Empresas por la Universidad San Ignacio de Loyola. Actualmente se desempeña como Consultor Senior de Business Analytics en Belcorp. Cuenta con amplia experiencia en Inteligencia de Negocios, Planeamiento, Riesgos y Tecnologías, Marketing Analítico y Estratégico, Minería de Hipervínculos en la Web y Minería de Contenido en Redes Sociales. Con dominio de paquetes Informáticos como Minitab, Rapid Miner, SAS Guide, SAS Miner, SPSS, SQL Server, Weka, entre otros. Se ha desempeñado como Especialista de Riesgos en Visanet – Perú.

RICHARD FERNANDEZ

Perú

Master Scientiae en Estadística Aplicada por la universidad Nacional Agraria La Molina. Master en Dirección de Marketing y Gestión Comercial por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Master Europeo en Dirección de Marketing y Gestión Comercial por la Escuela de Organización Industrial, España. Actualmente trabaja como Científico de Datos y como Docente Universitario impartiendo cursos relacionados a Estadística. Cuenta con amplia experiencia en el sector bancario, con sólidos conocimientos de Estadística, Análisis Multivariado, Modelos de Minería de Datos, Machine Learning, Inteligencia de Negocios, Marketing e Investigación de Mercados. Ha ocupado cargos importantes como CEO en Strategic Business Analytics – BASTRAT, Líder Científico de Datos en Grupo El Comercio; entre otros.

MIRKO RODRIGUEZ

Perú

PMP®, TOGAF® Certified, ITIL® Foundation, IBM Certified Solution Designer – RUP v7, IBM Certified SOA Associate, Master of Business Administration por Maastricht School of Management de Holanda, Magister en Ingeniería Informática Ingeniería de Software y Gestión de TI por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Cuenta con más de 14 años de experiencia en el análisis, diseño, desarrollo e implementación de Sistemas de Información y Soluciones de Inteligencia Artificial, IBM Watson además del amplio dominio en el desarrollo de proyectos de Arquitectura Empresarial y Data Science, Planeamiento Estratégico y Gestión de Servicios de TI. Actualmente se desempeña como Gerente de Preventa en Arquitectura Empresarial en Wipro Limited – India y como Profesor de Postgrado dictando cursos de Inteligencia Artificial de la Maestría en Ciencia de los Datos en la Universidad Ricardo Palma. Ha trabajado en empresas de origen internacional ocupando cargos como Arquitecto de Soluciones Cognitivas en Cognitiva - Costa Rica, encargado de liderar la implementación de soluciones basadas en IBM Watson e inteligencia artificial sobre la plataforma en la nube Bluemix, Arquitecto de Software en Aurea Software Texas – USA, IT Project Leader y Senior Software Engineer en Axcess Financial, Ohio – USA y Consultor de TI Senior en Aduanas – BID, entre otros. Es Ingeniero de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería.

DANNY LENIS

Colombia

Master en Finanzas por la Universidad de los Andes de Colombia. Actualmente, se desempeña como Director de Ciencias de la Decisión en Experian Datacredito de Colombia. Cuenta con experiencia como docente en Evaluación Financiera de Proyectos, Mercado de Capitales, Diagnostico Sectorial, Gestión de Inversión, Administración de Portafolios y Gestión del Riesgo. Especialista en Software Statistical Package for the Social Sciences - SPSS y MINITAB. Estadístico de profesión por la Universidad del Valle Colombia.

JUAN OLARTE

Colombia

Certified Specialist SPSS Modeler Professional V3 emitido por IBM. Magister en Ingeniería de Sistemas y Computación por la Universidad de los Andes de Colombia. Actualmente se desempeña como Director Regional de Servicios Profesionales para la empresa Cala Analytics de Colombia. Ha trabajado en diversas empresas ocupando cargos como Consultor de Minería de Datos, Consultor Senior de Aplicaciones Predictivas, Consultor de Business Intelligence; entre otros. Cuenta con amplia experiencia en la Planificación, Gestión y Seguimiento de Proyectos de Mineria de Datos utilizando IBM SPSS Modeler and Statistics. Es Ingeniero de Sistemas y Computación por la Universidad de los Andes de Colombia.

OSCAR PULIDO

Colombia

Master en Big Data & Business Analytics por la Universidad de Alcalá de España. Cuenta con especialización en Base de Datos por la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. Actualmente, se desempeña como Big Data Architect en la empresa Globant de Colombia. Cuenta con amplia experiencia en Técnicas y Herramientas Big Data, Proyectos de BI, Administración Bases de Datos NoSQL y Relacionales, Auditoria, Tuning, Afinamiento PL/SQL, Análisis, Consultoría, Arquitectura, Desarrollo de Proyectos de Implementación, Personalización e Integración de Core Bancario, Analítica, Desarrollo e Industrialización de Modelos con Pyspark y Spark Scala. Es Ingeniero de Sistemas y Computación por la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.

CESAR DIAZ

Colombia

Ph.D. en Informática por la Universidad de Luxemburgo, Postdoctorado en Cloud Computing por la Universidad de los Andes. Actualmente se desempeña como Docente Principal en la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Se ha desempeñado también como Investigador Postdoctoral en la Universidad de los Andes e Investigador Junior en la Universidad de Luxemburgo.

OSCAR AYALA

Colombia

Master (c) en Data Mining & Discovery Knowledge por la Universidad de Buenos Aires - Argentina. Actualmente se desempeña como Data Scientist - Big Data & Data Science LaTam en Teradata. Experiencia en modelación estadística en Banca, Health Care, Telecomunicaciones, Mercadeo. Modelos de Scoring en banca personas, análisis de riesgo de crédito, modelos de cobranzas, modelos de churn, modelos de pricing, análisis de marca, CRM, investigación de mercados, análisis de información, procesamiento de datos y análisis estadístico.

IGNACIO PEREZ

Colombia

Ph.D. en Matemáticas Aplicadas de la Universidad de Lyon - Francia, MSc. en Investigación Operacional de la Universidad de Grenoble - Francia y Certified Quantitative Risk Management - CQRM® por el International Institute of Professional Education and Research - IIPER. Se especializa en el desarrollo de Proyectos en las áreas de Minería de Datos, Riesgos Investigación de Operaciones y Matemáticas Aplicadas.

ALBERTO DE OBESO

Mexico

PhD en Informática por la universidad Sussex – Brighton, Reino Unido. Especialización en Modelación Cognitiva ACT-R por la universidad Carnegie Mellon – Pensilvania, Estados Unidos. Actualmente se desempeña como Director de la División de Big Data para Intersys Consulting. Cuenta con más de 15 años de experiencia Desarrollando y Diseñando Softwares principalmente con tecnologías .NET y Java (evaluación de requisitos, análisis, diseño, desarrollo, pruebas, implementación y mantenimiento) y en el Desarrollo de Soluciones de Business Intelligence (ciencia de datos, modelado de datos, visualización de datos, sistemas expertos, modelado cognitivo). Ha ocupado cargos importantes como Data Scientist en Luxoft, Chief Data Scientist en Daylight Intelligence, entre otros.

Metodología Online De Este programa

La metodología consta de los siguientes componentes:

Sesiones de clases grabadas publicadas en el Aula Virtual de BSG Institute y accesibles en línea 24 horas 7 días a la semana.
Auto-evaluaciones semanales.
Interacción de los alumnos con el profesor a través del foro virtual de preguntas.
Desarrollo de un trabajo de aplicación práctica a ser revisado por el expositor/tutor del programa.
Aplicación de una evaluación final.
Interacción de los alumnos con el profesor mediante Q&A webinars en vivo, donde los alumnos podrán plantear sus dudas a los expositores y/o tutores.