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Especialización en Big Data

Duración: 200 Horas

Modalidad: Presencial – VIGO

Inicio: último trimestre 2019

Impulsado por: Programa de Formación Digital de red.es

Objetivos

Capacitar en el conocimiento del ecosistema tecnológico Big data, permitiendo gestionar y analizar grandes volúmenes de datos, para convertirla en información válida para la toma de decisiones estratégica de una empresa.
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Dirigido a

Trabajadores en activo.

Prioridad a trabajadores de Pymes, contratados de forma eventual o a tiempo parcial, mayores de 45 años y mujeres.

Coste

Formación gratuita.
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Horario

Solicita información sin compromiso y te comentaremos los horarios y fechas para siguientes convocatorias.

Plan de estudios

Índice de contenidos
 

  • Módulo 1 – Introducción al Big Data
  • Módulo 2 – Entendiendo Big Data: estructura y técnica
  • Módulo 3 – Entendiendo Big Data: aplicación
  • Módulo 4 – Entornos virtuales de trabajo colaborativo y lenguajes y paradigmas de programación
  • Módulo 5 – Técnicas y herramientas de protección de redes, sistemas y servicios
  • Módulo 6 – Modelamiento de datos y diseño de base de datos
  • Módulo 7 – Data Warehouse y gestión documental
  • Módulo 8 – Métodos estadísticos y Data Science
  • Módulo 9 – Big Data para diferentes sectores
  • Módulo 10 – Emprender su proyecto en Big Data
  • Módulo 11 – Técnicas de inteligencia artificial

 

Módulo 1 - Introducción al Big Data
 

UD1. ¿Qué es el Big Data?

UD2. Conceptos y oportunidades del Big Data.

UD3. Gestión de la información en entornos Big Data.

UD4. Sectores para la aplicación del Big Data.

Módulo 2 - Entendiendo Big Data: estructura y técnica
UD1. Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.

UD2. Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.

UD3. Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.

UD4. Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.

Módulo 3 - Entendiendo Big Data: aplicación
UD1. Diseño de experimentos con visualizaciones.

UD2. Otras herramientas útiles.

UD3. Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.

UD4. Analítica y optimización de resultados.

 

Módulo 4 - Entornos virtuales de trabajo colaborativo y lenguajes y paradigmas de programación
UD1. Conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales.

UD2. Tecnologías para el trabajo compartido en entornos virtuales.

UD3. Lenguajes de programación.

UD4. Programación funcional.

UD5. Programación imperativa y orientada a objetos.

Módulo 5 - Técnicas y herramientas de protección de redes, sistemas y servicios
UD1. Protección en nivel de red.

UD2. Filtros

UD3. Protección de sistemas.

UD4. Impacto de las tecnologías Big Data en los derechos de protección de datos personales y privacidad.

Módulo 6 - Modelamiento de datos y diseño de base de datos
UD1. Métodos de captura y almacenamiento de información. Tipos de bases de datos.

UD2. Bases de datos relacionales y orientadas a objetos.

UD3. Bases de datos y Big Data. NOSQL.

Módulo 7 - Data Warehouse y gestión documental
Módulo 8 - Métodos estadísticos y Data Science
UD1. Clasificación de información adecuada.

UD2. Estadística para incorporación al BD.

UD3. Lenguaje Python y lenguaje Milk.

UD4. Paquetes con lenguaje R.

UD5. Comparativas de paquetes de datos.

UD6. Data Science: ¿qué es? Características.

UD7. Posición del Data Scientist o Científico de datos

UD8. Tipos de organización. Orientación al dato.

UD9. Estructura de un proyecto con ésta metodología.

Módulo 9 - Big Data para diferentes sectores
Módulo 10 - Emprender su proyecto en Big Data
UD1. Introducción del proyecto.

UD2. Objetivos de la investigación y teoría.

UD3. Metodología.

UD4. Resultados y conclusiones.

Módulo 11 - Técnicas de inteligencia artificial
UD1. Inteligencia artificial, aprendizaje autonómico y minería de datos.

UD2. Búsqueda de inteligencia artificial.

UD3. Sistemas expertos basados en reglas.

UD4. Incertidumbre e imprecisión en sistemas expertos basados en reglas.

UD5. Árboles para la toma de decisiones.

UD6. Algoritmos de aprendizaje de reglas.

UD7. Clasificación no supervisada.

UD8. Sistemas recomendadores.

UD9. Sistemas neuronales.

UD10. Algoritmos genéticos.

UD11. Casos de estudio.

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Proyecto impulsado por:

Proyecto cofinanciado por el Fondo Social Europeo 2014-2020 con cargo al Programa Operativo de Empleo, Formación y Educación (POEFE). Expediente C058/17-ED

Lidera Knowledge ha resultado beneficiaria del Programa de Formación dirigido a personas trabajadoras prioritariamente ocupadas,  para la Adquisición y Mejora de Competencias en el ámbito de la Transformación y de la Economía Digital.