Curso - Big Data Visualización a través de Herramientas Esenciales

Solicita información

Curso - Big Data Visualización a través de Herramientas Esenciales

  • Contenido Curso - Big Data Visualización a través de Herramientas Esenciales.


    Información Institucional
    :

    Fecha de inicio: 2 de octubre de 2018
    Titulo: Big Data. Visualización a través de herramientas esenciales
    Programa del que depende: Ingeniería Electrónica
    Modalidad: Presencial
    Duración: 60 horas
    Jornada: Nocturna

    Presentación:

    Dados los cambios tecnológicos que han posibilitado la conectividad a la red mediante un sinnúmero de dispositivos, sumados a la capacidad de almacenar una enorme y aún creciente cantidad de datos, es imprescindible tener habilidades para extraer la información pertinente y entregarla en el momento requerido.

    Los profesionales comprometidos con su formación continua deben profundizar en estas competencias para responder mejor a los retos de que se avecinan en una sociedad hiperconectada, que a la vez requiere programas, aplicaciones para que las personas puedan mejorar su calidad de vida, y las organizaciones agilicen sus procesos y puedan prestar servicios de valor agregado.

    Para esto, se deben usar herramientas de disciplinas dispares como la matemática y la computación e integrarlas en la ciencia de los datos. Ésta puede usar herramientas de programación básica para realizar análisis  estadísticos, o usar plataformas digitales asociadas a internet y, por medio de algoritmos de cómputo, agrupar, segmentar, clasificar los datos para convertirlos en información.

    Este curso permite conocer y aplicar las herramientas básicas de la ciencia de los datos para realizar las tareas de la analítica de datos de acuerdo con las necesidades de modelamiento o reconocimiento de patrones, predicción o anticipación de las acciones o toma de decisiones informada, a partir de la predicción y los patrones identificados.


    Beneficios:

    1. Comprender cómo las tecnologías emergentes contribuyen a la generación de datos diversos a unas altas tasas.
    2. Entender el ciclo desde los datos hasta la información entregada al usuario.
    3. Comprender el entendimiento de las herramientas necesarias para la explotación de datos.
    4. Compartir ejemplos de distintos sectores y visualizar cómo la ciencia de los datos beneficia distintas organizaciones.
    5. Entender cómo la explotación de los datos soporta de manera directa el aprendizaje sobre los clientes en las organizaciones.

     
    Objetivos:

    General

    Brindar los conocimientos y métodos de la ciencia de los datos que son necesarios para organizar, clasificar, modelar y predecir a partir de los datos almacenados.
     
    Específicos

    1. Apropiar los conceptos relacionados con la ciencia de los datos.
    2. Aplicar los conceptos apropiados usando las técnicas para adecuar los datos al análisis.
    3. Apropiar los conceptos para el análisis estadístico y las regresiones.
    4. Apropiar los conceptos para las inferencias y agrupamiento.
    5. Aplicar los conceptos apropiados de análisis e inferencia.


    Perfil del Aspirante
    :

    Ingenieros, empresarios, profesionales en las áreas de internet, comunicaciones, telemática, tecnología, e-business y, en general, personal con interés en el área, así como los profesionales comprometidos en su formación continua en temas de la ciencia de los datos.

     
    Metodología:

    Se busca combinar los conceptos teóricos con un proceso de análisis de casos de estudio que le permitan al estudiante aplicar y asimilar los conocimientos que abarca el curso. Se combinarán tres herramientas:

    • Presentaciones teóricas
    • Análisis de las  referencias de material teórico-práctico
    • Sesiones de práctica.

    Certificación:

    La Escuela otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las sesiones programadas.

    Duración:

    El curso se desarrollará en 20 sesiones, con un total de 60 horas de clase presenciales. Se proponen dos sesiones por semana, cada una de tres horas.


    Contenido Temático:

    Módulo 1  

    • Conceptos y definiciones:
    • Ciencia de los datos
    • Minería de datos
    • Estadística de datos
    • Ejemplos de aplicación
    • El ciclo del proyecto
    • Especificando el objetivo
    • Delimitando el problema
    • Datos falsos
    • Noticias irreales
    Herramientas I
    • R
    • Definiciones básicas
    • Herramientas estadísticas básicas
    • Herramientas de visualización
    Herramientas I
    • Matlab
    • Definiciones básicas
    • Herramientas estadísticas básicas
    • Herramientas de visualización
    Herramientas I
    • Preparación de datos
    • Selección de variables
    Herramientas II
    • Regresiones
    1.   Lineales
    2.   No lineales

    Nódulo 2.

    Herramientas III
    • Inferencia bayesiana
    • Clustering
    Herramientas III
    • Evaluación de modelos
    Herramientas III
    • Series de tiempo
    • Autoregresiones
    • Regresión
    • Promedio móvil

    Módulo 3.

    • Herramientas complementarias Visualización-Comunicación
    • Ejercicio de Implementación de herramientas de analítica de datos


    Descuentos:

    • 5% por pronto pago, hasta el 18 de septiembre de 2018.
    • 5% para empresas que envíen tres o más participantes.
    • 10% para afiliados de la Caja de Compensación Familiar Colsubsidio.
    • 15% para graduados de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.
    • Nota: Los descuentos no son acumulables.

    Fechas y horario:

    El curso se desarrollará entre el 2 de octubre y el 7 de diciembre de 2018, los martes y los viernes de 6:00 a 9:00 p.m., en el Hotel Bogotá Plaza.


    Inscripciones:

    Hasta el 25 de septiembre de 2018


    La Escuela Colombiana de Ingeniería, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Otra formación relacionada con base de datos