Big Data and Business Analytics PRÓXIMAMENTE

Inicio 11 Noviembre 2018
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  • Duración: 6 meses

Requisitos

Conocimiento de algún software informático o estadístico. Conocimiento de programación básica de preferencia. Dos años de experiencia laboral (sin contar prácticas profesionales) Inglés avanzado de preferencia.

Big Data Essentials

(64 Horas Académicas)

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Big Data Essentials

(64 Horas Académicas)

Big Data Introduction (BS)

En el curso se realiza un resumen de los conceptos de Big Data la evolución de la administración de información. Se repasan los conceptos y tecnologías que involucran el manejo de grandes cantidades de datos como Map Reduce, Cloud Computing, Hadoop y sus principales distribuciones Cloudera, EMC, Hortonworks e IBM.

Progamming in Python (WS)

Aprenda los fundamentos básicos de la programación con uno de los sw más usados por la comunidad de programadores, este curso servirá como base para los desafíos que la ciencia de datos impone.

Python for Analytics (WS)

Aprenda los fundamentos básicos del Analytics, realizando análisis exploratorio, inferencial y visual a través de las librerías más usadas en python, uno de los programas más usados por la comunidad de científicos de datos.

Hadoop for Big Data (WS)

Aprenda los conceptos básicos del procesamiento distribuido de grandes bases de datos a través de clusters de computadores usando modelos de programación simple.

Python for Data Science (WS)

Aprenda los fundamentos de las técnicas analíticas avanzadas usadas por la comunidad de científicos de datos y póngalos en práctica resolviendo distintos problemas de negocio con las librerías analíticas y visuales más usadas en python.

Data Science software (WS)

Explore las soluciones de Ciencia de Datos de tipo empresarial, entienda sus ventajas y desventajas en ambientes de producción. Revise algunos casos de éxito por industria. Realice manejo operativo de estas soluciones.

Soft Skills

(18 Horas Académicas)

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Soft Skills

(18 Horas Académicas)

Taller de Habilidades Blandas (SS)

Se busca desarrollar las skills, atributos o capacidades que le permiten a una persona desempeñarse en su trabajo de manera efectiva.

Taller de Socialización (SS)

El curso promueve el desorrollo personal, ayudándote a tener un alto desempeño y permitiéndote alcanzar el bienestar en diferentes áreas de tu vida.

Data Storytelling (SS)

Nos brinda las técnicas necesarias para aprender a narrar historias a partir de los datos y cautivar a la audiencia con una historia basada en cifras, explicando desde la concepción del problema.

Machine Learning

(68 Horas Académicas)

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Machine Learning

(68 Horas Académicas)

Unsupervised Methods (WS)

Aprenda y explore las principales técnicas clustering para segmentar el mercado y encontrar nichos potencialmente rentables para tu organización. El curso se desarrolla con casos 100% prácticos de los principales rubros: banca, retail, gobierno, telco.

Supervised Methods (WS)

Explore las técnicas de modelos supervisados para entender y predecir los comportamientos futuros, permitiendo al negocio actuar de manera oportuna y anticipada. El curso se desarrolla con casos 100% prácticos de los principales rubros: banca, retail, gobierno y telco.

Text Mining (WS)

Con la abundancia de información en internet, analizar la data textual se vuelve crítica para las empresas. En este curso se introduce los principales conceptos y métodos análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Se abordan casos para extraer, analizar, visualizar y clasificar documentos con el objetivo de obtener patrones que puedan ser usados en resolver problemas de negocio.

Unstructured Data Analytics (WS)

Aprenda las técnicas de pre procesamiento de data no estructurada (imágenes, vídeos, texto) en base a ella analice con métodos de clasificación y reconocimiento de patrones.

Analytical Project

(36 Horas Académicas)

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Analytical Project

(36 Horas Académicas)

Big Data Project (PR)

Consolide los conocimientos adquiridos al inicio del programa, los participantes tendrán la oportunidad de solucionar un caso con datos reales. El curso brinda un coach que se enfocará en orientar a los participantes para obtener un proyecto de Big Data exitoso.

Data Science Proyect (PR)

El curso brinda asesoramiento para plasmar en una solución tangible el proyecto de Big Data

Scrum for Analytics (PR)

Para implementar soluciones de información en la organización se necesita un marco de trabajo que lo haga posible. El curso es un taller de metodologías ágiles usando SCRUM enfocado en proyectos de inteligencia de negocios.

Data Visualization

(40 Horas Académicas)

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Data Visualization

(40 Horas Académicas)

Analytics Visualization (WS)

Este curso tiene como objetivo introducir en los conceptos de visualización para representar los datos de forma analítica así como identificar la mejor forma de presentar los datos ante distintas audiencias.

Data Driven Business (BS)

El curso se orienta por entender cómo abordar exitosamente los problemas de negocio mediante Big Data. Más que ahondar sobre técnicas de análisis de datos este curso muestra la importancia y la mejor forma de abordar proyectos de Data Science. Se explica la metodología de descubrimiento de información y el desarrollo del pensamiento analítico.

Marketing for Data Science (BS)

Uno de los problemas más recurrentes en áreas de Data Mining y Business Intelligence es la comunicación y cuantificar el valor del conocimiento generado. Esto curso aborda las herramientas más sencillas para vender mucho mejor los estregables de Big Data.

Digital Marketing

(20 Horas Académicas)

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Digital Marketing

(20 Horas Académicas)

Google Analytics (WS)

El curso realiza un overview sobre la herramienta líder mundial de análitica digital. Google Analytics es utilizada en más del 90% de las plataformas webs y por eso su relevancia para medir y analizar las acciones que impactan en el mundo digital.

Social Network Analysis (WS)

Una de las fuentes de datos no estructuradas con mayor crecimiento es la data que se genera por la interacción con las redes sociales. Es importante en este contexto analizar las redes formadas por clientes y consumidores.

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Perfil del
Participante

  • Profesionales de Sistemas de información, computación, estadística, matemática, economía, administración encargados de analizar datos para la mejor toma de decisiones dentro de sus organizaciones.
  • Profesionales de Business Intelligence que deseen profundizar sus conocimientos en tecnologías de Big Data y Data Science.

Beneficios

  • Enfoque en la solución de casos usando data real.
  • Plana Docente con los líderes de la Industria a nivel internacional.
  • Fomento del pensamiento analítico.
  • Acceso a la Bolsa de Trabajo especializada de DMC

El PEA en Big Data consta de 3 tipos de cursos:

  • WORKSHOP: Compuesto por cursos hands-on para el desarrollo de casos de Big Data usando técnicas y software especializados.
  • BUSINESS: Son cursos avanzados en los que se abordan casos prácticos desde la perspectiva de negocio. Sirve además para fortalecer las habilidades blandas de los participantes.
  • PROYECTOS: Los participantes estarán acompañados por un tutor durante toda la duración del PEA, además de otros participantes de perfiles similares a los que tendría en entornos de trabajos reales.
DMC