Curso Desarrollo de Aplicaciones Big Data con Python

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

FECHAS DE INICIO

  • Online asincrónica: Noviembre 2021
  • Online sincrónica: 02 Diciembre 2021

DURACIÓN:

2 Meses

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.

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.
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 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):

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.

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.

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.

Inversión


Al contado:
US$ 690

Formas de Pago


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