Diplomatura en big data

Diplomado

En Buenos Aires

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Lugar

    Buenos aires

  • Inicio

    Fechas disponibles

Big data se refiere a las grandes colecciones de datos, estructurados, o no estructurados,  que pueden crecer a volúmenes enormes y a un ritmo tan alto que es complejo manejarlos con las técnicas habituales de los sistemas de bases de datos y las  herramientas de análisis existentes hasta hace un tiempo. La  gestión y el análisis de estas cantidades masivas de datos exigen nuevas soluciones que van más allá de los procesos tradicionales o herramientas de software habituales en la práctica diaria, lo que ha llevado a acuñar el término “big data analytics”.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

inicio

Buenos Aires
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25 de Mayo 444, 6660

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Opiniones

Materias

  • Herramientas comerciales
  • Diseño conceptual
  • Arquitectura
  • Lenguajes de consulta
  • Variables
  • Tecnología
  • Informática Aplicada
  • Programación
  • Casos de estudio
  • Predicción

Plan de estudios

plan de estudios

Data Mining para Business Analytics

Contenidos mínimos: Conceptos básicos de Data Mining. Modelos descriptivos y predictivos. TÉcnicas fundamentales: reglas de asociación, clasificación, clustering, patrones. Árboles de decisión. Aplicación a problemas concretos de predicción. Casos de estudio. KPIs (Key Performance Indicators). Dashboards. Herramientas comerciales y open source.

Data Warehousing y OLAP

Contenidos mínimos: Arquitecturas. El proceso de ETL. Diseño conceptual, lógico y físico. El modelo multidimensional: estrella, snowlflake y constellation. Slowly changing dimensions. Diseño físico. On Line Analytical Processing: OLAP. OLAP vd OLTP. Lenguajes de consulta: MDX básico y avanzado. Entornos avanzados para OLAP. Herramientas comerciales y open source.

Técnicas y Herramientas para Big Data

Contenidos mínimos: Conceptos fundamentales de Big Data. Datos estructurados y no estructurados. El paradigma MapReduce. Hadoop File System, HadoopDB. Lenguages de alto niveL: HiveQL y Pig Latin. Google Cloud SQL. Google Big Table. Utilizacion en data Warehousing. Análisis de datos con Hadoop y Hive.

Visualización de la Información

Contenidos mínimos. Introducción, definiciones, antecedentes, gráficos notables. Principios de la excelencia gráfica. Observaciones y variables. Tipo de variables. Visualizando tablas, jerarquías y redes. Utilización del color. GIS. Representación eficiente de la información, sumarización y visualización de grandes volúmenes de datos. Prácticas con d3js, jit, Processing, Google Visualization API, Tableau, Fusion Tables y QGIS.

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