Especialización en Visual Analytics y Big Data (SNIES 111095)
ContenidoEspecialización en Visual Analytics y Big Data (SNIES 111095).
Tipo de curso: Especialización Tipo de impartición: Online Duración: 2 semestres
DESCRIPCIÓN BREVE DEL CURSO:
Fórmate como un especialista integral con pensamiento global, competente en el procesamiento de grandes volúmenes de datos generados por los diferentes dispositivos IoT (internet de las cosas, redes sociales, plataformas web, dispositivos móviles, etc.) y genera informes visuales que permitan su fácil interpretación y conduzcan a una acertada toma de decisiones.
*Recibe gratis un curso de Programación en Python al matricularte.
A QUIÉN VA DIRIGIDO:
Titulados universitarios en áreas afines a Inteligencia de Negocio, Analitica, Datos o Software.
TEMARIO:
La especialización consta de 24 créditos en total, que se completan en dos semestres.
Primer Semestre:
- Fundamentos Tecnológicos para el Tratamiento de Datos (3 créditos)
- Análisis e Interpretación de Datos (3 créditos)
- Técnicas de Inteligencia Artificial (3 créditos)
- Ingeniería para el Procesado Masivo de Datos (3 créditos)
Segundo Semestre:
- Visualización Interactiva de la Información (3 créditos)
- Gobierno del Dato y Toma de Decisiones (3 créditos)
- Gestión de Proyectos de Inteligencia de Negocios (3 créditos)
- Electiva (3 créditos)
COMPETENCIAS:
1. Gestionar proyectos de Business Intelligence que generen valor a las entidades y a su entorno económico.
2. Analizar datos mediante la visualización de componentes gráficos y procesos de big data.
3. Manejar técnicas de inteligencia artificial, desarrollo de algoritmos predictivos y descriptivos para inferir nuevos conocimientos, mediante lenguaje de programación Python.
4. Satisfacer las necesidades de gestión de información de las organizaciones, aplicando las herramientas tecnológicas adecuadas para almacenarla y procesarla.
5. Extractar grandes volúmenes de información, interpretarla y presentarla de forma ágil para facilitar la toma decisiones en las organizaciones.