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 Duración 42 horas

Temario del curso

Introducción a los Ecosistemas de Big Data

  • Visión general de las tecnologías y arquitecturas de Big Data
  • Procesamiento por lotes (batch) vs. procesamiento en tiempo real
  • Estrategias de almacenamiento de datos para escalabilidad

Procesamiento Avanzado de Datos con Apache Spark

  • Optimización de trabajos de Spark para mejorar el rendimiento
  • Transformaciones y acciones avanzadas
  • Trabajo con streaming estructurado

Machine Learning a Gran Escala

  • Técnicas de entrenamiento de modelos distribuidos
  • Ajuste de hiperparámetros en conjuntos de datos grandes
  • Despliegue de modelos en entornos de Big Data

Deep Learning para Big Data

  • Integración de TensorFlow y PyTorch con Spark
  • Pipelines de entrenamiento de deep learning distribuidos
  • Casos de uso en análisis de imágenes, texto y series temporales

Analítica en Tiempo Real y Streaming de Datos

  • Apache Kafka para la ingesta de datos en streaming
  • Marcos de trabajo de procesamiento de flujos
  • Monitoreo y alertas en sistemas en tiempo real

Gobernanza de Datos, Seguridad y Ética

  • Requisitos de privacidad de datos y cumplimiento normativo
  • Control de acceso y cifrado en sistemas de Big Data
  • Consideraciones éticas en la analítica a gran escala

Integración de Big Data con la Inteligencia de Negocios

  • Visualización de datos y paneles de control (dashboards) para Big Data
  • Conexión de pipelines de Big Data con herramientas de BI
  • Impulsar resultados de negocio con analítica avanzada

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Sólido entendimiento de conceptos de análisis de datos y modelado estadístico
  • Experiencia con herramientas de procesamiento de datos y lenguajes de programación como Python, R o Scala
  • Conocimiento de marcos de computación distribuida como Hadoop o Spark

Público objetivo

  • Científicos de datos que buscan dominar el procesamiento de datos a gran escala y la analítica predictiva
  • Analistas senior que buscan diseñar e implementar flujos de trabajo analíticos avanzados
  • Profesionales de I+D enfocados en soluciones innovadoras basadas en datos

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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