.
Inicio / Cursos / Big Data / Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con Hadoop, R y Python

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

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

Duración: 6 Meses

Fechas de inicio

  • Online Abril 2020
  • Lima 24 Abril 2020
Matricularme ahora Obtener Acceso de Prueba Gratis

Objetivos

Al finalizar el Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con Hadoop, R y Python 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.

Público Objetivo

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


Pre-Requisitos

Para llevar el Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con Hadoop, R y Python se recomienda que el participante posea conocimientos previos en:

  • 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 (32 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 (32 horas cronológicas)

  • Introducción al R.
  • Programación en R.
  • Modelos en R.
  • Introducción a Big Data.
  • R Markdown: Reportes en R.
  • Modelo MapReduce.
  • Introducción a Hadoop.
  • Apache SparkR.
  • El framework Shiny para el desarrollo de aplicaciones en R.

Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con Python (32 horas cronológicas)

  • Python para análisis de datos.
  • Python IDE, Jupyter y IPython.
  • Numpy y Pandas.
  • Visualización de datos.

Expositores

CALEB TERREL (PERÚ)

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 (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.

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.

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.


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 curso recibirán la siguiente certificación:

  • Certificación emitida por BSG Institute.

En la modalidad Presencial:

El Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con Hadoop, R y Python se desarrolla en el siguiente horario (*):

En Lima con una frecuencia Mensual:

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

    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.

    La metodología consta de los siguientes componentes:

    • Sesiones de clases grabadas publicadas en el Aula Virtual de BSG Institute y accesibles en linea 24 horas 7 días a la semana o descargables en un dispositivo móvil ya sea tablet o smartphone.
    • 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 webinars quincenales en vivo, donde los alumnos podrán plantear sus dudas a los expositores y/o tutores.

    Matricularme ahora

    TAGS

    Data Mining RStudio Cursos de Big Data


    DUDAS E INFORMACIÓN

    ¿Tiene dudas sobre algún aspecto del programa ?

    Registre sus datos para que un asesor especializado pueda ayudarlo en todo lo que requiera.

    Beneficios

    • Acceso a 96 horas cronológicas de clases.
    • Certificación emitida por BSG Institute.

    Inversión

    1 cuota inicial de US$ 490 y 5 cuotas mensuales desde US$ 330

    Precio Normal: 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.

    Cursos Relacionados