Curso de BIG DATA Analytics Expert

Comprende los pilares del Big Data empresarial y su aplicación en la toma de decisiones:

• Fundamentos de Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
• Big Data en los negocios: modelos de madurez analítica.
• Tendencias del mercado regional y global en Big Data.
• Big Data, Minería de Datos y Análisis Multidimensional.
• Fundamentos, arquitectura y planificación de proyectos Big Data.
• Casos de éxito empresarial en banca, telecomunicaciones y retail.

Aprende a inspeccionar y transformar conjuntos de datos complejos con los dos lenguajes de referencia:

• Introducción al lenguaje de programación R y Python para analítica.
• Visual Analytics con RStudio y librerías especializadas.
• Visual Analytics con Python: Matplotlib y Seaborn.
• Técnicas de transformación, limpieza y normalización de datos.
• Partición de datos en conjuntos de Train y Test.

Construye modelos predictivos para anticipar comportamientos de clientes y métricas de negocio:

• Modelos de Regresión Supervisada: Regresión Lineal Simple, Múltiple y Polinomial.
• Regresión Logística para probabilidades binarias.
• Modelos de Clasificación Supervisada: Árboles de Decisión.
• Algoritmo K-Nearest Neighbors (K-NN) y Máquinas de Soporte Vectorial (SVM).
• Validación cruzada y comparación de rendimiento entre modelos.

Descubre patrones ocultos y segmenta clientes sin etiquetas previas:

• Modelos de asociación y análisis de canasta de mercado.
• Modelos de agrupamiento y clustering.
• Algoritmos K-Means y jerárquicos para segmentación estratégica.
• Interpretación de clusters para áreas comerciales y de marketing.

Domina las bases de datos no relacionales para soportar grandes volúmenes de información:

• Datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
• Diferencias arquitectónicas: SQL vs NoSQL.
• Tecnologías de almacenamiento NoSQL (clave-valor, columnares, grafos, documentos).
• Criterios de selección de motores de bases de datos NoSQL para la empresa.

Trabaja con el motor documental más extendido del mundo corporativo:

• Estructura de documentos BSON y colecciones en MongoDB.
• Sintaxis de consultas avanzadas, filtros y operadores.
• Framework de agregación (Aggregation Pipeline).
• Creación y optimización de índices para consultas de alta velocidad.
• Estrategias de replicación (Replica Sets) y sharding para distribución de carga.

Aprende cómo funciona el almacenamiento y cómputo distribuido en clusters de servidores:

• Instalación y arquitectura de un clúster de Big Data.
• Ecosistema Apache Hadoop y componentes principales.
• Sistema de archivos distribuido HDFS: bloques, NameNode y DataNodes.
• Gestor de recursos YARN y planificador de tareas distribuidas.
• Casos de estudio de procesamiento masivo.

Comprende la lógica del cómputo paralelo masivo:

• Configuración de un entorno de ejecución de tareas distribuidas.
• Fases del paradigma MapReduce: Map, Shuffle, Sort y Reduce.
• Creación y ejecución de flujos de procesamiento paralelo.
• Interconexión con múltiples lenguajes y librerías de datos.

Entrega valor a las áreas de negocio y asegura la gobernanza de datos:

• Visualización de datos masivos conectando fuentes NoSQL con tableros ejecutivos.
• Diseño y conceptualización de productos de datos (Data Products).
• Análisis de datos visuales para la toma de decisiones directivas.
• Lineamientos de seguridad, autenticación y cifrado en entornos Big Data.