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Curso Procesamiento, Análisis y Visualización de Data

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

Presentación

La información en el mundo se duplica cada 20 meses. Por lo general, las fuentes de datos importantes donde se generan la mayor cantidad de los datos son los procesos empresariales e industriales, textos y bases de datos estructuradas, imágenes y videos, y datos físicos y biomédicos. El hacer uso de herramientas y librerías para el análisis de datos permite encontrar información relevante, estructuras y patrones, para obtener nuevas ideas, identificar causas y efectos, predecir desarrollos futuros o sugerir decisiones óptimas. Se necesitan modelos y algoritmos para recolectar, pre procesar, analizar y evaluar datos, de diversos campos como estadísticas, aprendizaje de máquinas, reconocimiento de patrones, teoría de sistemas, investigación de operaciones o inteligencia artificial.

En este curso usted aprenderá sobre los métodos y algoritmos más importantes para el procesamiento, análisis y visualización de los datos. Podrá elegir métodos apropiados para tareas específicas y aplicarlos en sus propios proyectos de análisis de datos. Usted comprenderá los conceptos básicos del creciente campo del procesamiento, análisis y visualización de los datos que le permitirá mantener el ritmo y contribuir activamente al avance del campo.

Duración: Un fin de Semana

Fechas de inicio

  • Online Agosto 2019
  • Bogota 21 Septiembre 2019
  • Lima 07 Febrero 2020
Matricularme ahora Obtener Acceso de Prueba Gratis

Objetivos

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

  • Identificar los componentes que se requieren en la evolución de las actividades de análisis de datos.
  • Conocer las fases típicas en que se dividen los proyectos de análisis de datos.
  • Aplicar métodos de análisis de datos para sus propios proyectos y para contribuir en el progreso del campo.

Público Objetivo

El Curso Procesamiento, Análisis y Visualización de Data está dirigido a cualquier persona que quiera aprender sobre Procesamiento, Análisis y Visualización de los datos, tanto para uso comercial, como para satisfacción personal.


Pre-Requisitos

Se recomienda que el participante posea:

  • Conocimientos básicos en Virtualización, lenguajes de programación y bases de datos.
  • Para el desarrollo del curso es necesario que los alumnos lleven su computadora personal.

Estructura Curricular

Capítulo 1: Data Analytics

  • Qué es Data Analytics, Data Mining y Knowledge Discovery. El modelo de referencia CRISP-DM.
  • Fases de los Proyectos de Data Analytics. Preparación, Preprocesamiento, análisis y postprocesamiento. NoSQL y Big Data. Data Warehousing y OLAP.

Capítulo 2: Preparación y Preprocesamiento       

  • Planificación, recopilación de datos, generación de características y selección de datos.
  • Limpieza, filtrado, compilación, corrección, normalización y transformación.

Capítulo 3: Análisis y postprocesamiento

  • Visualización, correlación, regresión, pronóstico, clasificación y clustering.
  • Interpretación, documentación y evaluación.

Capítulo 4: Visualización

  • Matplotlib
  • QlikView and R
  • Tableau
  • Ecosistema de la herramienta de visualización de Python

Expositores

LUIS ABURTO (CHILE)

Ph.D. (c) en Sistemas de Ingeniería de la Universidad de Chile. Master en Gestión de Operaciones por la Universidad de Chile. Cuenta con amplia experiencia en Proyectos de Inteligencia de Negocios y Data Mining aplicado a distintas empresas como Daimler Chrysler, Yahoo, DMX Group, Paris, Codelco, Wallmart, Bancoestado, Chilectra, Alicorp, entre otros.

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 Procesamiento, Análisis y Visualización de Data se desarrolla en el siguiente horario (*):

En Bogota con una frecuencia :

  • Sábado: 08:00 a 12:00 - 14:00 a 18:00 horas.

En Lima con una frecuencia :

  • Viernes: 19:00 a 23:00 horas.
  • Sábado: 09:00 a 13:00 horas.

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

En la modalidad Presencial:

El presente curso se desarrolla totalizando 8 horas cronológicas en el siguiente horario:

En la ciudad de Lima en un fin de semana:

  • Sábado: De 15:00 a 19:00 horas.
  • Domingo: De 09:00 a 13:00 horas.

En la ciudad de Bogotá en un fin de semana:

  • Sábado: De 08:00 a 12:00 y de 14:00 a 18:00 horas.

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TAGS

Data Mining Cursos de Big Data


DUDAS E INFORMACIÓN

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Beneficios

  • Acceso a 8 horas de presenciales en las fechas establecidas.
  • Certificación emitida por BSG Institute.

Inversión

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