Curso Introducción a Big Data, Machine Learning y Data Mining en el Desarrollo de Aplicaciones
Este curso esta disponible en modalidad Presencial y OnlineDuración: Un fin de semana
Fechas de inicio
- Bogota Por definir
- Online Febrero 2019
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 en el desarrollo de aplicaciones 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.
Estructura Curricular
¿Qué es (y que no es) Big Data?
- Las 4 V’s.
- Características del Big Data.
- Almacenamiento de datos.
- Soluciones en la Nube.
- Hadoop
- Spark
Machine Learning
- Definiciones
- Tipos de problemas.
- Clasificación:
- Segmentación:
- Respuesta Incremental.
- Sistemas de Recomendación.
- Minería de Texto.
- Web Mining.
Data Mining
- Definifiones
- 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
IGNACIO PEREZ (COLOMBIA)
Ph.D. en Matemáticas Aplicadas de la Universidad de Lyon - Francia, MSc. en Investigación Operacional de la Universidad de Grenoble - Francia y Certified Quantitative Risk Management - CQRM® por el International Institute of Professional Education and Research - IIPER. Se especializa en el desarrollo de Proyectos en las áreas de Minería de Datos, Riesgos Investigación de Operaciones y Matemáticas Aplicadas.
JHOAN FLORES (PERU)
Especialista en Data Mining con SAS e Inteligencia de Negocios por la Universidad Complutense de Madrid - España. Actualmente labora como Sub Gerente Adjunto de Seguimiento de Modelos de Riesgo de Crédito para el Banco de Crédito del Perú.
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 presente curso se desarrolla totalizando 4 horas cronológicas en el siguiente horario:
En la ciudad de Lima en un fin de semana:
- Sábado: De 19:00 a 23:00 horas
En la ciudad de Bogotá en un fin de semana:
- Viernes: De 08:00 a 12:00 horas
Con BS PLAY puede ver las clases sin tener que estar conectado a Internet
Ahora puede visualizar sus sesiones de clases donde quiera que se encuentre desde un dispositivo móvil: tablet o smartphone sin conexión permanente a internet. Con BS PLAY es posible poder visualizar las sesiones de clase desde su oficina, en el camino al trabajo, cuando este viajando o en cualquier zona alejada donde se encuentre.
Con BS PLAY podrá:
• Descargar sus sesiones de clases en su dispositivo móvil: tablet o smartphone.
• Visualizar sus sesiones de clases sin tener que estar conectado a internet de manera permanente, previamente debe descargar los contenidos en su dispositivo móvil: tablet o smartphone.
DUDAS E INFORMACIÓN
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LLÁMENOS a costo de llamada local
Beneficios
El curso incluye los siguientes beneficios:
- Acceso a 8 horas cronológicas de clases.
- Certificación emitida por BSG Institute.
Inversión
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:
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