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Certified Big Data & Machine Learning Professional

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning
Este curso esta disponible en modalidad Presencial y Online

Duración: 10 meses

Fechas de inicio

  • Online Septiembre 2019
  • Bogota 28 Septiembre 2019
  • Lima 16 Noviembre 2019
Matricularme ahora Obtener Acceso de Prueba Gratis

Objetivos

Al finalizar el Programa Certified Big Data y Machine Learning Professional 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.
  • Comprender como funciona el ecosistema Hadoop para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
  • Desarrollar e implementar modelos predictivos usando los algoritmos de Machine Learning más usados en la industria.
  • Comunicar efectivamente los resultados de un proyecto de Big Data.

Público Objetivo

El Programa Certified Big Data y Machine Learning Professional está dirigido a:

  • Profesionales que desarrollan sus actividades en el área de Análisis de Negocio o Inteligencia de Negocio de sus organizaciones.
  • Profesionales que quieran adquirir un solido expertise en el desarrollo e implementación de proyectos de Big Data.
  • Consultores que se desempeñan en las áreas de Inteligencia de Negocios o Análisis de Negocio que quieran especializarse en el desarrollo e implementación de proyectos de Big Data.

Pre-Requisitos

Para llevar el Programa Certified Big Data y Machine Learning Professional se recomienda que el participante posea:

  • Conocimientos previos de Machine Learning o Datamining.
  • Conocimientos previos de estadística y probabilidades.
  • Es necesario que los alumnos lleven su computadora personal.
  • Para el desarrollo del Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining es necesario tener conocimiento del idioma ingles.

Estructura Curricular

Vista Previa

Taller Introductorio al Análisis de datos con R. (8 horas cronológicas) (*)

  • Introducción a R
  • Utilizando R para Analítica de Datos

Introducción a Big Data, Machine Learning y Datamining. (8 horas cronológicas) (*)

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

Procesos estándares CRISP-DM. (8 horas cronológicas) (*)

  • Metodología y etapas CRISP-DM

Estadística y Probabilidades para Machine Learning. (16 horas cronológicas)

  • Introducción al R y RStudio.
  • Cálculo y modelos de Probabilidad.
  • Inferencia Estadística y Contrastes de Hipótesis.

Procesamiento, Análisis y Visualización de Data. (16 horas cronológicas)

  • Introducción al procesamiento de datos, métodos de visualización.
  • Visualización de datos (Continuos, bivariados, categóricos, espaciales).
  • Visualización y comparación de poblaciones.

Big Data con Hadoop. (16 horas cronológicas)

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

Desarrollo de Modelos Predictivos. (56 horas cronológicas)

  • Introducción a la Minería de Datos.
  • Análisis Exploratorio de Datos.
  • Métodos  de Clasificación
    • Métodos elementales: 1R, Bayes Naive, K-vecinos más cercanos
    • Métodos básicos: Regresión logística, árboles de clasificación, Máquinas de soporte vectorial)
    • Métodos avanzados: Redes neuronales, Deep Learning
    • Métodos de ensamble: Bosques aleatorios, Ada-Boosting
    • Validación y Selección de Modelos de Clasificación: Validación Cruzada, Curvas Lift y ROC
  • Métodos de Agrupamiento
    • K-Means
    • DBSCAN
    • Agrupamiento Jerárquico
    • Agrupamiento Difuso
    • Reglas de Asociación
  • Otros Temas de Minería de Datos
    • Sistemas de Recomendación
    • Minería de Texto
    • Web Mining

Implementación de Modelos Predictivos. (8 horas cronológicas)

  • Conceptos fundamentales de Analítica Predictiva.
  • Aspectos previos.
  • Implementación de modelos predictivos en plataformas Cloud Computing.
  • Caso práctico y evaluación.

Presentación de resultados. (8 horas cronológicas)

  • Principios de una presentación efectiva.
  • Revisión de interpretación y uso de conceptos de estadísticos.
  • Visualización y elementos de diseño.
  • Otros temas de comunicación de resultados y práctica.

Taller de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate. (16 horas cronológicas) (1)

  • Introducción a Tableau Software.
  • Representación de datos, cálculos y gráficos avanzados.
  • Tableau Server y conectores.

Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining. (16 horas cronológicas) (2)

  • Introducción a la minería de datos.
  • Entendimiento de datos y asignación de unidades de análisis.
  • Preparación de Datos e introducción a Modelado.

(*) Disponibles únicamente en la modalidad Online Asincrónica.

(1)  Disponible sólo para Versión Profesional.

(2)  Disponible sólo para Versión Gerencial.

 NOTA: El curso Presentación de resultados,  Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining y el Taller de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate se desarrollarán de forma presencial, en las fechas establecidas en la sección Duración y Horarios.


Expositores

ALBERTO DE OBESO (MEXICO)

PhD in Informatics de la University of Sussex – Brighton de Reino Unido. Actualmente se desempeña como Director de la División de Big Data para Intersys Consulting. Cuenta con amplia experiencia en el Desarrollo y Diseño de Software Primarily con NET Technologies and Java (Requirement’s Assessment, Analysis, Design, Development, Testing, Deployment and Maintenance) y Business Intelligence Solutions (Data Science, Data Modeling, Data Visualization, Expert Systems, Cognitive Modeling). Ocupó el cargo de Scientist/Solution Architect en Hewlett Packard, Intel Corporation y Luxoft, en México.

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.

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.

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.

DAVID MENESES (COLOMBIA)

Executive MBA por la Universidad Francisco de Vitoria – Madrid y Master of Science in Management (MSc) por la Swiss Business School - Sede Bogotá. Actualmente se desempeña como Consultor Senior en Decisiones Logísticas S.A.S. – Colombia. Especialista en Dirección Comercial, Management Skills, Management Development y Business Innovation. Cuenta con amplia experiencia en el dominio en optimización, simulación, análisis de Data Mining and Business Intelligence (BI) haciendo uso de herramientas especializadas como Tableau, ProModel, Arena, Ilog, Slim4.

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.

DIEGO DUEÑAS (COLOMBIA)

Certified Big Data Professional y Certified Big Data Scientist por Big Data Science School. Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación por la Universidad de los Andes de Colombia. Actualmente se desempeña como Big Data Enginner en la empresa Teradata de Colombia. Ha trabajado como Arquitecto Empresarial de Datos y Aplicaciones, Administrador de Inteligencia de Negocios, Arquitecto de Software, Ingeniero de Desarrollo; entre otros. Cuenta con amplia experiencia en el Desarrollo de Aplicaciones en Plataformas Hadoop, Instalación y Securitización de Plataformas Cloudera, Arquitecturas de Soluciones Big Data, Soluciones de Analítica sobre Plataformas Hadoop, SQL Teradata, Mineria de Datos, Bases de Datos Oracle, SQLServer y MySQL. Es Ingeniero de Sistemas por la Universidad Católica de 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.


NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.


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

  • Certificación Certified Big Data & Machine Learning Professional emitida por BSG Institute.
  • Certificación oficial IBM Certified Specialist - SPSS Modeler Professional (1)
  • Certificación oficial Tableau Qualified Associate (2)

(1) Sujeto a la aprobación del examen Test C2090-930 - IBM SPSS Modeler Professional y cumplimiento de los requisitos establecidos por IBM.
(2) Sujeto a la aprobación y pago del examen Tableau Desktop10 Qualified Associate, así como al cumplimiento de los requisitos establecidos por Tableau.

En la modalidad Presencial:

El Programa Certified Big Data & Machine Learning Professional se desarrolla en el siguiente horario (*):

En Bogota con una frecuencia Quincenal:

  • Viernes: 08:00 a 12:00 - 14:00 a 18:00 horas.
  • Sábado: 08:00 a 12:00 - 14:00 a 18:00 horas.

En Lima con una frecuencia Mensual:

  • Viernes: 19:00 a 23:00 horas.
  • Sábado: 09:00 a 13:00 - 14:30 a 18:30 horas.
  • Domingo: 08:00 a 13:00 horas.

(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicite su cronograma de alumnos.

En la modalidad Online:

Usted tiene 10 meses para completar el programa. Los contenidos del programa comprenden 136 horas cronológicas de sesiones de clases grabadas y 40 horas de sesiones presenciales en las fechas establecidas. Usted tiene dos opciones para visualizar el programa:

  • Opción 1: Visualización del programa en linea (conectado a Internet).
    Para poder acceder a los contenidos del programa se requiere una conexión a Internet de al menos un megabit por segundo (Mb/s, Mbit/s o Mbps) de ancho de banda. El programa puede visualizarse en una computadora convencional, una tablet o un smartphone. Usted puede pre visualizar los contenidos del programa y comprobar si su conexión de Internet le permite acceder a dichos contenidos haciendo clic en uno de los botones que dicen “Vista Previa” dentro del punto Estructura Curricular de la página web del programa.
  • Opción 2: Visualización del programa descargado en un dispositivo móvil.
    En el caso de que desee ver los contenidos del programa sin conexión permanente a Internet a través de nuestra aplicación BS PLAY, solo debe tener una conexión a Internet que le permita descargar los contenidos del programa a su dispositivo móvil ya sea tablet o smartphone. Esta descarga se debe hacer solo una vez, luego de que ha descargado los contenidos del programa a su dispositivo móvil puede visualizarlos las veces que necesite sin estar conectado a Internet.

Adicionalmente puede participar de sesiones web (webinars) quincenales en tiempo real durante las cuales Usted podrá interactuar con el docente y con los demás participantes del Programa Certified Big Data & Machine Learning Professional. Los webinars se desarrollarán los días Jueves en el siguiente horario:

  • Bolivia, Guatemala, Costa Rica, Honduras, El Salvador, Nicaragua (GMT -6): 19:00 a 20: 00 horas.
  • México, Panamá, Colombia, Ecuador y Perú (GMT -5): 20:00 a 21:00 horas.
  • Chile, Paraguay, República Dominicana (GMT -4): 21: 00 a 22: 00 horas.
  • Uruguay (GMT -3): 22:00 a 23: 00 horas.

En el caso de que desee participar en los webinars necesita una conexión a internet de al menos un megabit por segundo (Mb/s, Mbit/s o Mbps) de ancho de banda.

Si tiene alguna duda para esto solo tiene que contactarse con nosotros para darle mayor información al respecto.

 

NOTA: El "Curso Presentación de resultados" tiene una duración de 8 horas y se llevará de forma presencial en los siguientes horarios:

En la ciudad de Lima (Peru) en un fin de semana:

  • Sábado: De 14:30 horas a 18:30 horas
  • Domingo: De 09:00 horas a 13:00 horas

En la ciudad de Bogotá (Colombia) en un fin de semana:

  • Sábado: De 08:00 horas a 12:00 horas y 14:00 horas a 18:00 horas

NOTA: El "Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining" y "Taller de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate" tiene una duracion de 16 horas cada uno y se llevará de forma presencial en los siguientes horarios:

En la ciudad de Lima (Peru) en un fin de semana:

  • Sábado y Domingo:  De 09:00 horas a 13:00 horas y 15:00 a 19:00 horas

En la ciudad de Bogotá (Colombia) en un fin de semana:

  • Viernes y Sábado: De 08:00 horas a 12:00 horas y 14:00 horas a 18:00 horas

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DUDAS E INFORMACIÓN

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Beneficios

Versión Básica :

  • Acceso a 144 horas cronológicas de clases

  • Certificación Certified Big Data & Machine Learning Professional emitida por BSG Institute.

Versión Profesional :

Todos los beneficios de la Versión Básica, además de:

  • Acceso al Curso de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate

Versión Gerencial :

Todos los beneficios de la Versión Profesional, además de:

  • Licencia del Software IBM SPSS Modeler Student GradPack por un año.

  • Acceso al Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining

  • Certificación oficial IBM Certified Specialist - SPSS Modeler Professional. Sujeto a la aprobación del examen y cumplimiento de los requisitos establecidos por IBM.


Inversión

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