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Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con Python

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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Acceso de Prueba Gratis

FECHAS DE INICIO

Online asincrónica: Marzo 2021

DURACIÓN:

2 Meses

Objetivos

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

Identificar y manipular el lenguaje Python como herramienta para el análisis de datos.
Identificar y utilizar las librerías más relevantes de Python para el desarrollo de aplicaciones de Big Data.
Desarrollar aplicaciones de Big Data utilizando Python y sus librerías 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 Python y la utilización de sus librerías en el desarrollo de aplicaciones para uso personal como comercial.

Prerrequisitos

Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:

Conocimientos básicos en Python, aunque se realizará una breve introducción del lenguaje es mejor que ya se conozcan de antemano.
Conocimientos básicos de estadística, matemática y programación (no indispensable).

Estructura Curricular

Vista Previa

Introducción al Lenguaje de Programación Python

Introducción y Ecosistema de Python para Analytics
Anaconda y Jupiter Notebook
Introducción a Python
Estructura de Datos

Programación en Python

Flujos de Control
Funciones en Python
Otros Aspectos de Programación en Python
Ejercicios de Programación en Python

NumPy y Scipy

Introducción a Numpy
Operando y Manipulando Arrays
Ejercicios con Numpy
Computación Científica con SciPy

Pandas

Introducción a Pandas
Operando en Pandas
Operaciones de Agrupamiento
Análisis con Pandas Titanic

Matplotlib

Matplotlib
Visualizaciones Comunes en Analítica con Matplotlib
Seaborn
Consejo para Visualización de Datos

Introducción al ML con Scikit-learn

Introducción Conceptual al ML y Scikit-learn
Regresión
Clasificación en Machine Learning con Scikit - Learn
Validación Cruzada y Evaluación de Modelos

Proyectos de analítica de datos con Python

Proyectos de Analítica de Datos con Python - Análisis Exploratorio de Datos
Precios de Casas
Prediciendo Precios de Diamantes
Construyendo un Filtro de Spam

Proyecto práctico / Introducción al Big Data con Spark

Procediendo Default en Tarjetas de Crédito, Parte 1
Procediendo Default en Tarjetas de Crédito, Parte 2
Introducción al Big Data, Spark y Databricks
Usando PySpark

Duración y Horarios

En la modalidad online asincrónica (clases grabadas):

Tienes 2 mes para completar el curso. Los contenidos comprenden 30 horas cronológicas de clases grabadas que podrá visualizar en línea (conectado a Internet) a través de nuestro campus virtual.

Si tienes alguna duda solo debes contactarte con nosotros para darte mayor información al respecto.

Beneficios

El curso incluye los siguientes beneficios:

Acceso a 30 horas cronológicas de clases.
Certificación emitida por BSG Institute.

¿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

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.