El curso de Introducción al Big Data e Inteligencia Artificial proporciona una base sólida para comprender los principios fundamentales del análisis masivo de datos y las tecnologías de aprendizaje automático. A través de esta formación, se abordan temas como la arquitectura de Big Data, conceptos básicos de machine learning y aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial. Los contenidos incluyen la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos, técnicas de análisis predictivo y herramientas para la automatización de procesos. Una formación ideal para quienes desean iniciarse en el campo del Big Data y la IA, ampliando sus competencias tecnológicas y estratégicas.
– Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…)
– El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención.
– Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo.
– Características del Big Data (4 V’s y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/no
estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato, …
– Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
– El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.
– Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python.
– Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE.
– Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
– Procesamiento y analítica avanzada con Spark.
– Seguridad y gobierno del dato.
– Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial.
– Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python.
– Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
– Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
– Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.
– Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos.
– Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards.
– Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData.
– Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las
operaciones de una compañía.
– “Data for Good”: Big Data para el bien social.
– Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.
Conocer las principales características del procesamiento masivo de datos en su relación con aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial, así como facilitar una aproximación a la planificación y desarrollo de programas de inteligencia artificial y Big Data en el entorno empresarial.
El alumnado deberá cumplir los siguientes requisitos:
Acreditaciones / titulaciones: Cumplir como mínimo los siguientes requisitos:
– Título de Bachiller o equivalente.
– Título de Técnico Superior (FP Grado Superior) o equivalente.
– Haber superado las pruebas de acceso a Ciclos formativos de Grado Superior.
– Haber superado cualquier prueba oficial de acceso a la universidad.
– Certificado de profesionalidad de nivel 3.
– Título de Grado o equivalente.
– Título de Postgrado (Máster) o equivalente.
Experiencia profesional: No se requiere.
Modalidad de teleformación: Además de lo indicado anteriormente, los/las participantes han de tener las destrezas suficientes para ser usuarios/as de la plataforma virtual en la que se apoya la acción formativa.
Tu futuro empieza aquí.
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