Introducción a Big Data, Machine Learning y Data Mining

Objetivos

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

• Conocer que son Big Data, Machine Learning y Data Mining.
• Identificar los puntos en común y las diferencias que tienen las tres perspectivas e integrarlas en un solo marco conceptual para apalancar la competitividad de su empresa
• Identificar las herramientas propias de cada enfoque y la utilidad de dichas herramientas.
• Encontrar oportunidades de utilizar el Big Data, Machine Learning y Data Mining en el contexto de su propio negocio.

Público Objetivo

El Curso Introducción a Big Data, Machine Learning y Data Mining está dirigido a profesionales interesados en comprender que son el Big Data, Machine Learning y Data Mining así como sus posibilidades de aplicación en el entorno de los negocios.

Pre-Requisitos

Conocimientos básicos en Big Data, Machine Learning y Data Mining.

¿Qué es (y que no es) Big Data? 

• Las 4 V’s.
• Características del Big Data.
• Almacenamiento de datos.
• Soluciones en la Nube.
• Spark.

Machine Learning 

• Definiciones
• Tipos de problemas.
• Clasificación: Regresión. Redes Neuronales. Árboles de Decisión y Regresión. Máquinas de Soporte Vectorial. Métodos de Ensamble.
• Segmentación: K-medias. Clustering jerárquico.
• Respuesta Incremental.
• Sistemas de Recomendación.
• Minería de Texto.
• Web Mining.

Data Mining 

• Definiciones
• Relaciones entre Data Mining, visualización, Business Intelligence, Analítica.

Casos de Éxito 

• Presentación de casos exitosos de negocios en los cuales el Big Data, Machine Learning o Data Mining les ha proporcionado una ventaja competitiva.

Expositores