Certified Big Data & Machine Learning ProfessionalEste programa otorga 88 PDUs reconocidos por INFORMS.
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
Actualmente hay una escasez de talento necesario para que las empresas puedan explotar todo el potencial del Big Data. El Programa brinda a los participantes una sólida formación en el uso de diversas herramientas necesarias para la implementación 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: Julio 2021
- Online sincrónica: 09 Septiembre 2021
DURACIÓN:
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.
- Comprender cómo 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.
El programa 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 sólido 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.
- Conocimientos previos de Machine Learning o Datamining.
- Conocimientos previos de estadística y probabilidades.
- Conocimientos de inglés técnico suficiente para la comprensión del material oficial de Microsoft. (*)
- Conocimientos fundamentales de los conceptos de computación en la nube. (*)
Estructura Curricular
Vista Previa
Curso Introducción a Big Data, Machine Learning y Data Mining (8 horas cronológicas)
- ¿Qué es (y que no es) Big Data?
- Machine Learning
- Data Mining
- Casos de Éxito
Curso Machine Learning: Presentación de Resultados (8 horas cronológicas)
- Otros temas de comunicación de resultados y práctica
- Visualización y elementos de diseño
- Revisión de interpretación y uso de conceptos de estadísticos
- Resumen de los principios de una presentación efectiva
Curso Machine Learning: Implementación de Modelos Predictivos (8 horas cronológicas)
- Repaso de conceptos fundamentales de Analítica Predictiva
- Aspectos a considerar previos a la implementación de modelos
- Implementación de modelos predictivos en plataformas Cloud Computing
- Caso práctico y evaluación: implementación de un modelo predictivo
Curso Machine Learning: Desarrollo de Modelos Predictivos (56 horas cronológicas)
- Introducción a la Minería de Datos
- Análisis Exploratorio de Datos
- El Problema de Clasificación
- Métodos de Agrupamiento (Clustering)
- Otros Temas de Minería (Introducción)
Curso Big Data con Hadoop (16 horas cronológicas)
- Ecosistema Hadoop
- HDFS Hadoop Distributed File System y MapReduce
- Sqoop y Hive
- Flume y Spark
Curso Machine Learning: Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos (15 horas cronológicas)
- Introducción al lenguaje de programación R
- Introducción al procesamiento de datos
- Manipulación de datos e introducción a la visualización
- Visualización de datos
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 Procesos Estándares CRISP-DM (8 horas cronológicas)
- Metodología CRISP DM
- Etapas de la metodología CRISP DM
Taller Introductorio al Análisis de datos con R (7 horas cronológicas)
- Introducción a R
- Utilizando R para Analítica de Datos
Curso Oficial Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (24 horas cronológicas)
- Introducción a Azure Machine Learning
- Machine Learning sin código con ML Designer
- Corriendo experimentos y entrenando modelos
- Trabajando con datos
- Contexto de cómputo
- Orquestando operaciones y pipelines
- Implementando y consumiendo modelos
- Entrenando modelos óptimos
- Interpretando modelos
- Monitoreando modelos
(*) El Curso Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate está incluido solo en la versión profesional.
NOTA: El Curso Machine Learning: Presentación de Resultados y el Curso Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate se desarrollarán en modalidad online sincrónica (clases en vivo) en las fechas establecidas en la sección “Duración y Horarios”.
Duración y Horarios
En la modalidad online sincrónica (clases en vivo):
Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia Semanal en el siguiente horario (*):
- Jueves: 19:00 a 23:00 horas.
(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicita el cronograma de clases.
En la modalidad online asincrónica (clases grabadas):
Según la versión del programa en la que te matricules, tienes:
- Versión Básica: 9 meses para completar el programa. Los contenidos comprenden 140 horas de clases grabadas, 8 horas en modalidad online en tiempo real correspondientes al "Curso Machine Learning: Presentación de Resultados" y Q&A Webinars, donde podrá despejar sus dudas y consultas con los expositores del curso en tiempo real.
- Versión Profesional: 10 meses para completar el programa. Los contenidos comprenden 140 horas de clases grabadas, Q&A Webinars y 24 horas en modalidad online en tiempo real correspondientes al "Curso Machine Learning: Presentación de Resultados" y al "Curso Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate".
Si tienes alguna duda solo tienes que contactarse con nosotros para darle mayor información al respecto.
NOTA:
El "Curso Machine Learning: Presentación de Resultados" se desarrollará en modalidad online sincrónica con una frecuencia semanal en el siguiente horario:
- Jueves: 19:00 a 23:00 horas
El "Curso Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" se desarrollará en modalidad online sincrónica con una frecuencia semanal en el siguiente horario:
- Jueves: 19:00 a 22:00 horas
Beneficios
El programa incluye los siguientes beneficios:
Versión Básica
- Acceso a 140 horas cronológicas de clases.
- Certificación emitida por BSG Institute que otorga 88 PDUs reconocidos por INFORMS.
Versión Profesional
Todos los beneficios de la versión básica ademas de:
- Acceso al Curso Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate.
- Certificación Oficial de Microsoft de participación en el Curso Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate.
- Material digital oficial de Microsoft.
- Acceso al laboratorio oficial online de Microsoft.
- Certificación Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate emitida por Microsoft. (*)
(*) Sujeto a la aprobación del examen correspondiente.
¿Tienes dudas sobre algún aspecto del programa?
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Certificación
Los participantes que completen exitosamente el programa, recibirán la siguiente certificación:
- Certificación emitida por BSG Institute que otorga 88 PDUs reconocidos por INFORMS.
- Certificación Oficial de Microsoft de participación en el Curso Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. (*)
- Certificación Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate emitida por Microsoft. (**)
(*) Incluido solo en la versión profesional. (**) Incluido solo en la versión profesional. Sujeto a la aprobación del examen correspondiente.
NOTA: El material (formato digital) así como los exámenes de certificación estarán en idioma inglés.
Expositores
OSCAR BARRIENTOS
Perú
Tableau Desktop Qualified Associate por Tableau, ITIL V3 Foundation por APMG International. Actualmente se desempeña como Especialista de Sistemas en Interbank. Cuenta con amplia experiencia en Sistemas de la Información, Business Intelligence, Incident Management, Gestión de Servicios de TI, Inteligencia de Negocios y Knowledge Management, Gestión de Riesgos de TI, Seguridad y Gobernabilidad de TI (COBIT).
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 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.
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.
CESAR DIAZ
Colombia
Ph.D. en Informática por la Universidad de Luxemburgo, Postdoctorado en Cloud Computing por la Universidad de los Andes, Colombia. Master en Ingeniería Electrónica por la Pontificia Universidad Javeriana, Colombia. Actualmente se desempeña como Docente Principal en la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Cuenta con más de 15 años de experiencia como experto y consultor en Cloud Computing, Big Data Analytics e IoT y en el manejo eficiente de la energía en TIC y Green IT. Domina herramientas para el análisis de datos como Hadoop, Hbase, Hive, Pig y Spark, además de poseer amplio conocimiento y experiencia en lenguajes de programación Python, R, C, JAVA, en RouterSim y Config Maker de CISCO y OPNET IT GURU. Ha ocupado cargos importantes como Investigador Postdoctoral en la Universidad de los Andes, Investigador en la Universidad de Luxemburgo, ente otros.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Inversión
Versión Básica
Formas de Pago
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