Big data es un término que describe el gran volumen de datos estructurados y no estructurados que inundan una empresa todos los días. Pero no es la cantidad de datos lo importante. Lo que importa es lo que las organizaciones hacen con los datos. El big data puede ser analizado para obtener insights que conlleven a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas.

Dirigido a líderes de equipo de TI, analistas funcionales, analistas técnicos, Full Stack Developers, Product Owners, Product Analysts y administradores de base de datos encargados de implementar, gestionar, analizar y administrar los recursos claves de una empresa, así como también:

• Administradores.
• Supervisores.
• Operadores.
• Informáticos.
• Analistas de negocio de TI.
• Técnicos de soporte.

El docente cuenta con la certificación oficial  y una amplia experiencia como instructor/consultor senior en BIG DATA.

• Recolectar y aprovechar cada byte de datos relevantes.
• Tomar las mejores decisiones de negocio.
• Acelerar y supervisar el proceso.
• Formalice una arquitectura híbrida para big data y análisis.
• Revisar el panel e informar los resultados.
• Mejorar las comunicaciones con la dirección.
• Gestione mejor los datos.

• Certificado a nombre de Nextech con código de validación internacional en digital de Big Data Analytics Expert.
• Introducción a Python 2019 + Certificado.
• Introducción a SQL Server 2019 + Certificado.
• Taller de empleabilidad (Venta y marca personal, mejora de cv y linkedin) en modalidad virtual.
• Soporte en todas las clases.
• Especialización desde cualquier lugar del mundo a tiempo real.
• Instructor/Consultor Senior Certificados oficial por Microsoft.
• Material digital del curso.
• Facilidades de Pago.
• Bolsa de trabajo.

Unidad 1

INTRODUCCIÓN AL BIG DATA.

• Fundamentos de Big Data
• Big Data en los negocios.
• Tendencias del mercado en Big Data.
• Big Data, Minería de Datos y Análisis multidimensional.
• Fundamentos, Arquitectura y planificación de proyectos Big Data.
• Casos de Éxito.

Unidad 2

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS:

• Introducción al lenguaje de programación R y Phyton.
• Visual Analytics con RStudio.
• Visual Analytics con Python.
• Transformación y limpieza de Datos.
• Train y Test de Datos.

Unidad 3

MACHINE LEARNING SUPERVISADO CON R y PHYTON:

• – Modelos de Regresión Supervisado:
• Modelo Lineal Simple y Múltiple
• Modelo Polinomial
• Regresión Logística
• Modelos de Clasificación Supervisado:
• Clasificación con Árboles de Decisión
• Vecinos Cercanos (K-NN)
• Máquinas de soporte vectorial (SVM)

Unidad 4

MACHINE LEARNING NO SUPERVISADO CON R y PHYTON:

• Modelos de Asociación
• Modelos de Agrupamiento
• Análisis de Clusters y algoritmos K-means

Unidad 5

BIG DATA CON BASES DE DATOS NO SQL:

• Datos estructurados, no estructurados y semi estructurados.
• SQL vs NoSQL.
• Tecnologías de Almacenamiento NoSQL.
• Tipos de Software NoSQL.
• Bases de datos NoSQL.

Unidad 6

BIG DATA CON BASES DE DATOS MONGODB:

• Query en MongoDb
• Agregación de datos
• Uso de índices
• Replicación y distribución de datos.

Unidad 7

BIG DATA ANALÍTICO CON MONGODB:

• Instalación de un clúster de Big Data.
• Ecosistema Hadoop.
• Sistema de Ficheros distribuido.
• Gestor de recursos.
• Planificador de tareas.
• Casos de estudio.

Unidad 8

BIG DATA DESARROLLO:

• Configuración de un entorno.
• Creación y ejecución de tareas Map/Reduce.
• Interfaz para múltiples lenguajes.

Unidad 9

BIG DATA VISUALIZACIÓN DE DATOS Y SEGURIDAD:

• Visualización de Datos usando NoSQL.
• Productos de datos.
• Análisis de datos visuales.
• Lineamientos de seguridad en Big Data.

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