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

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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.

Certificación

CALEB TERREL

IBM Certified Specialist: SPSS Modeler Professional v3 e IBM Certified Specialist: SPSS Statistics Level 1 v2 Por IBM. Cuenta con especialización en Marketing y Finanzas por la Universidad Nacional Agraria La Molina. Actualmente se desempeña como Consultor en Business Analytics en SPSS Andino. Es consultor estadístico experto en Data Mining, ha desarrollado modelos estadísticos y Machine Learning en la Superintendencia de Mercado de Valores, Ministerio Publico, Osinergmin, Reniec, entre otros.

OMAR CHINCARO

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.

OSCAR PULIDO

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.

ALVARO FUENTES

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.

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