Curso de Big Data para negocios, empresarios y tomadores de decisión

Carlos Lledias Garduño
Big Data, Data Science y Machine Learning
$3,886.00
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10 estudiantes

Descripción:

Big Data es una de las últimas tendencias del sector de las Tecnologías de la Información (TI) que muchos definen como un conjunto de grandes datos que deben ser manejados. Big Data es importante. Profundizando un poco más Big Data es la revolución de los datos masivos, siendo los datos masivos un término que se refiere a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para que sean capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable.

Es lógico pensar que las empresas más grandes del mercado a lo que a software empresarial se refiere utilizan Big Data ya sea con herramientas abiertas y propietarias como son SAP Hana, Oracle Big Data Appliance y Oracle Exadata, Microsoft HD Insight y el sistema Hadoop y/o MongoDB.

Este Curso de Big Data para negocios, empresarios y tomadores de decisión esta enfocado a personas con interés en el mundo Big Data, ya sea que van a dirigir proyectos, implementarlos o estar de una u otra forma involucrados. El curso muestra el flujo de un proyecto Big Data, paso a paso con sus diversas variantes, desde la introducción hasta la creación de productos.

Objetivo del curso:

El asistente aprenderá los beneficios de Big Data en las organizaciones:

– Mejor comprensión de las condiciones del mercado y las tendencias del negocio

– Mejores decisiones en inversión de negocios

– Respuestas más exactas y precisas para las necesidades del cliente

– Consistencia en la toma de decisiones y mayor participación de los grupos

– Orientar los recursos de manera más eficiente para una óptima rentabilidad

– Crecimiento veloz del negocio (+20% anual)

– Ventaja competitiva (por incluir nuevos servicios con base en los datos)

– Base común de información como punto de partida para las evaluaciones

– Mejor gestión de riesgos

Temario

1. Introducción a Big Data

2. Las herramientas del Cientifico de Datos

3. Programación en R

4. Obteniendo y Limpiando Datos

5. Análisis Exploratorio de Datos

6. Investigación con resultados o reproducible

7. Inferencia Estadística

8. Modelos de regresión

9. Aprendizaje automático

10. Desarrollando Productos de Datos

El plan de estudios está vacío.

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¿CÓMO LLEVAMOS A CABO LAS CLASES ANTE EL COVID-19?

Metodología de enseñanza y aprendizaje que usamos en nuestras clases.
En KMMX usamos un metodología de aprendizaje “blended*” que al español se traduce como mezclada, es decir una parte es presencial y otra a distancia, en estos momentos debido a la pandemia Covid-19 la parte presencial se realiza de manera a distancia pero de manera personalizada en vivo, tratando de simular el cara a cara que tenemos cuando los alumnos asisten a nuestras aulas de manera física. Mantenemos un enfoque de “enseñanza activa”, es decir, el alumno aprende hasta que hace las cosas motivo por el cual se asignan una serie de proyectos en cada curso, que el alumno tendrá que ir completando a su ritmo, por que entendemos que cada alumno aprende de manera diferente y a su ritmo creamos las asesorías personalizadas, que puede solicitar a través del sistema de aprendizaje online.
* El Blended Learning es la combinación de la educación presencial con clases en el aula, con la educación online.

¿Pero en que consiste?
Cada sesión es de aproximadamente una hora, el instructor explica conceptos y resuelve dudas.
Cada curso tiene una serie de ejercicios o proyectos previamente definidos.
En la siguiente sesión el instructor resuelve dudas y explica los siguientes conceptos, así hasta cubrir la totalidad del temario y alcance del curso.
Se agenda una sesión con un mentor antes, durante y después del curso para asegurar el aprendizaje y aprovechamiento del curso. El mentor no es la misma persona que el instructor.
En la plataforma estarán disponibles las sesiones y recursos para ser consultados en cualquier momento por el alumno. Aunque son clases a distancia la experiencia es personalizada.

Mucho éxito en tu camino.
Tus amigos de KMMX