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Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con Hadoop, R y Python

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

Presentación

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, el programa estadístico R o Python 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.

Este curso se enfocará a desarrollar aplicaciones en el pilar de esta nueva ola en Big Data como lo es el ecosistema de Hadoop utilizando algunas de las herramientas que se han creado para manejar y facilitar el trabajo como son Hive, Flume y Spark, la capacidad de R para el Big Data, sus ventajas y desventajas; así como la creación de reportes y desarrollo de aplicaciones y por ultimo usted aprenderá sobre los métodos y algoritmos más importantes para el análisis de datos que se utilizan en Python.

Fechas de inicio

Online asincrónica Diciembre 2020

Inversión

Precio en cuotas: 1 matrícula de US$ 490 y 5 cuotas mensuales desde US$ 330

Precio al contado: ~~US$ 2140~~
Con 30% de Descuento por pago al Contado: US$ 1498

Objetivos

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

Presentar la arquitectura básica para el desarrollo de aplicaciones de Big Data.
Conocer las herramientas que envuelven el ecosistema de Hadoop fundamentales para manipular y desarrollar proyectos de Big Data.
Identificar posibles aplicaciones donde se puedan utilizar las herramientas y técnicas de Big Data.
Aprender la estructura del programa R.
Comprender elementos claves de programación en R.
Crear reportes en R.
Desarrollar aplicaciones en R.
Identificar y manipular el lenguaje Python como herramienta para el análisis de datos.
Identificar y utilizar las librerias más relevantes de Python para el desarrollo de aplicaciones de Big Data.
Desarrollar aplicaciones de Big Data utilizando Python y sus librerias más relevantes para este tipo de aplicaciones.

Publico Objetivo

El curso está dirigido a:

Cualquier persona que quiera aprender sobre el desarrollo de aplicaciones de Big Data con Hadoop, R y Python y el manejo de sus herramientas en el desarrollo de aplicaciones para uso personal como comercial.

Prerrequisitos

Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:

Conocimientos básicos en Virtualización, estadística, matemática, lenguajes de programación y bases de datos.
Aptitudes hacia la matemática y programación.
Conocimientos básicos en Hadoop, R y Python, aunque se realizará una breve introducción del lenguaje es mejor que ya se conozcan de antemano.

Estructura Curricular

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

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)

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)

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

Duración y Horarios

En la modalidad Online:

Usted tiene 6 meses para completar el curso. Los contenidos comprenden 96 horas cronológicas de sesiones grabadas. Usted tiene dos opciones para visualizar el curso:

Opción 1: Visualización del curso en línea (conectado a Internet).
Para poder acceder a los contenidos del curso se requiere una conexión a Internet de al menos un megabit por segundo (Mb/s, Mbit/s o Mbps) de ancho de banda. El curso puede visualizarse en una computadora convencional, una tablet o un smartphone. Usted puede pre visualizar los contenidos del curso 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 curso.
Opción 2: Visualización del curso descargado en un dispositivo móvil.
En el caso de que desee ver los contenidos del curso 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 curso a su dispositivo móvil ya sea tablet o smartphone. Esta descarga se debe hacer solo una vez, luego de que ha descargado los contenidos 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 curso.

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.

¿Tienes dudas sobre algún aspecto del programa?

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el curso recibirán la siguiente certificación:

Certificación emitida por BSG Institute.

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Expositores

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.

ALVARO FUENTES

Colombia

Master of Science en Matemáticas Aplicadas por la Ohio University - Estados Unidos. Master en Economía y Finanzas Cuantitativas por la Universidad Rafael Landívar - Guatemala. Actualmente se desempeña como Consultor en Ciencias de Datos en Quant Company. Se ha desempeñado también como Consultor y Docente en la Universidad de Manizales e Instructor en Mathematics Department en Ohio University.

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.

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

Precio en cuotas: 1 matrícula de US$ 490 y 5 cuotas mensuales desde US$ 330

Precio al contado: ~~US$ 2140~~
Con 30% de Descuento por pago al Contado: US$ 1498

Consulte por nuestras opciones de pago personalizadas y flexibles así como por las opciones de descuentos.

Puede pagar a través de nuestro sitio web con los siguientes medios de pago:

Tarjetas de crédito Visa, Mastercard, American Express, Dinners Club, Discover, o JBC.
Tarjetas de debito Visa, Visa Electrón o cualquier tarjeta de debito con el logo de Visa.
Paypal.

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Certified Big Data & Machine Learning Professional

Inversión: 1 cuota inicial de US$ 490 y 12 cuotas mensuales de US$ 290
Con 30% de Descuento por pago al Contado: US$ 2779

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