Fundamentos de Big Data

Inicio 24 Febrero 2018
  • Sábados

    09:00 a.m a 01:15 p.m

  • Curso Presencial
  • 24 Horas académicas
  • Hasta el 16 de Enero

    10% DE DESCUENTO

Fundamentos de Big Data

En este curso el alumno conocerá los conceptos principales, tecnología, analítica y arquitectura del Big Data. Mediante estos temas, el alumno podrá entender la evolución de los paradigmas de procesamiento. También, identificará la necesidad de una solución big data. Podrá trabajar con herramientas sofisticadas para entender la arquitectura BigData como Hadoop y MapReduce. Además, será capaz de realizar procesos de consulta y de carga con Pig, Hive y Sqoop.

Beneficios del curso

  • Certificación otorgada a nombre de DMC

    Certificado de especialización

  • ¿Cómo obtengo mi certificado de especialización?

    Al finalizar el curso el capacitador evaluará a los participantes con un caso aplicativo. La nota mínima requerida es (14) catorce.
    El curso se basa en la aplicación de casos prácticos fundamentados en la teoría. Se desarrollan ejercicios y aplicaciones basadas en situaciones reales.

  • Se dispone de

    Casos de Aplicación. Situaciones reales con aplicaciones en el mercado Peruano.
    Base de Datos de prueba para aplicar lo aprendido.

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Dirigido a:

Dirigido a todos a Arquitectos, especialistas y analistas de información o datawarehouse que deseen conocer el funcionamiento de soluciones Big Data, tanto a nivel conceptual, tecnico y de explotación de datos.

¿Por qué capacitarse en el Curso Fundamentos Big Data?

Podrás entender los orígenes y conceptos principales del big data, también la evolución de los paradigmas de procesamiento y la necesidad de una solución big data. Conocerás la arquitectura Hadooop y MapReduce. Comprenderás los conceptos generales de Data Visualization y Machine Learning, además podrás usar librerías ML y DataViz en Python. Finalmente el alumno podrás resolver casos prácticos de análisis en Big Data.

Msc. Junior Fabian

Investigador candidato a PHD. en Computer Visión en la Universidad Autónoma de Barcelona - España. Magister en computer Science del Instituto de Computación de la Universidad de Campinas - Brasil. Con experiencia en investigación en Computer Vision, Machine Learning, Reconocimiento de patrones con énfasis en recuperación de imágenes y detección de objetos. Junior Fabian ha sido autor y coautor en publicaciones de revistas indizadas vinculadas al proyecto presentado: “Visual words dictionaries and fusion techniques for searching peoplethrough textual and visual attributes” y ChaLearn looking at people 2015 new competitions:Age estimation and cultural event recognition”.