Curso de Big Data y Análisis de Datos

Dirigido a: 

• Profesionales en áreas de tecnología, informática, negocios, marketing, finanzas y gestión.

• Estudiantes universitarios que deseen especializarse en análisis de datos.

• Emprendedores que busquen implementar decisiones basadas en datos en sus proyectos.

• Cualquier persona interesada en comprender cómo los datos transforman la sociedad y las organizaciones.

¿Qué aprenderás?

• Principios básicos de Big Data y su ecosistema tecnológico.

• Herramientas de recolección, almacenamiento y procesamiento de datos masivos.

• Técnicas de análisis de datos descriptivo, predictivo y prescriptivo.

• Uso de plataformas como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL.

• Fundamentos de visualización de datos para comunicar hallazgos.

• Aplicación práctica del análisis de datos en casos de negocio.

¿Qué incluye?

• Clases en vivo.

• Videos tutoriales.

• Plataforma virtual.

• Acceso 24/7

• Clases grabadas.

• Recursos descargables.

• Acceso en diferentes dispositivos.

• Ejercicios y estudios de casos.

• Acompañamiento permanente al participante.

• Certificado de participación.

¿Qué necesitas?

• Laptop.

• Acceso a internet.

Modalidad

• 100% Virtual.

En nuestra modalidad virtual, tú eliges en que horario, lugar y tiempo. Encuentra todo el material que necesitas para tu educación online en nuestra plataforma.

Unidad I: Fundamentos del Big Data

• Introducción al concepto de Big Data.

• Las 5 Vs del Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.

• Diferencias entre datos estructurados y no estructurados.

• Arquitectura general de Big Data.

• Plataformas y ecosistemas tecnológicos.

• Tendencias actuales y casos de aplicación.

Unidad II: Gestión y Procesamiento de Datos

• Recolección y almacenamiento de datos masivos.

• Bases de datos relacionales vs. NoSQL.

• Hadoop y HDFS: conceptos y funcionamiento.

• Procesamiento con Apache Spark.

• Integración de fuentes de datos (API, IoT, redes sociales).

• Seguridad y gobernanza de datos.

Unidad III: Técnicas de Análisis de Datos

• Estadística aplicada al análisis de datos.

• Análisis descriptivo y exploración de datos.

• Minería de datos y machine learning.

• Modelos predictivos: regresión, clasificación y clustering.

• Herramientas de análisis: Python, R y SQL.

• Validación de modelos y métricas de desempeño.

Unidad IV: Visualización y Aplicaciones Prácticas

• Principios de visualización de datos.

• Herramientas de BI: Tableau, Power BI y Google Data Studio.

• Storytelling con datos.

• Dashboards interactivos.

• Aplicación del Big Data en negocios, salud y finanzas.

• Proyecto final: análisis de un caso real.