Diplomado Big Data Analítica [base de datos]
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Iniciar InscripciónQué aprenderé?
- Ecosistema de los Datos
- Analítica, algoritmos y Gráficos
- R Studio. Fundamentos de DB Y SQL Server
- Análisis de datos, Estadística y Probabilidades con Python
- Estimar un modelo. cálculo de probabilidades, predecir, ML y más
Estructura académica
- Conceptos Generales y Estadística para Analítica, Python
- Big Data Vs Ciencia de Datos
- Business intelligence vs business analytics
- Datos Estructurados, Semiestructurados no Estructurados.
- Conceptos de Big Data: Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad y Valor.
- Almacenamiento y procesamiento de Big Data.
- Aplicaciones y casos de uso de Big Data en la vida real.
- Frameworks de Big Data.
- Análisis del Caso de estudio.
- Proceso CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining).
- Recolección y preparación de datos.
- Exploración y visualización de datos.
- Evaluación de modelos y validación.
- Comunicación de resultados y toma de decisiones.
- Sintaxis básica de Python.
- Manipulación de datos con NumPy y Pandas.
- Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
- Resolución de problemas prácticos con ejercicios.
- Visualización de Datos
- Base de Datos SQL
- Fundamentos de DB.
- Integridad de datos.
- SQL Server -Implementación.
- Transact-SQL.
- Unir datos de múltiples tablas.
- Consultas, Agrupar y Consolidar Datos.
- Implementando vistas y SP.
- Python – R – Estadística Analítica – ML-IA
- Estadísticas descriptivas.
- Histogramas y gráficos de distribución.
- Análisis de correlación.
- Detección y tratamiento de valores atípicos.
- Proceso de imputación de Datos.
- Selección e ingeniería de características.
- Estandarización y normalización de datos.
- Regresión lineal y logística (Scikit-Learn).
- Árboles de decisión y ensemble methods (Scikit-Learn).
- Algoritmos de clasificación, como SVM y K-Nearest Neighbors (Scikit-Learn).
- Series de Tiempo.
- Redes Neuronales.
- Validación cruzada y métricas de evaluación de modelos (Scikit-Learn).
- Introducción a GANs (Generative Adversarial Networks) (TensorFlow o PyTorch).
- Aplicaciones de GANs en generación de imágenes.
- Redes neuronales recurrentes para generación de texto (TensorFlow o PyTorch).
- Evaluación de modelos generativos.
- Machine Learning – Creación de API para modelos (Flask o FastAPI).
- Implementación en plataformas en la nube como AWS o Azure.
- Monitoreo y mantenimiento de modelos en producción.
- Consideraciones éticas y legales en el despliegue de modelos.
Dirigido a
Estudiantes y profesionales que deseen actualizar sus conocimientos en nuevas herramientas y metodologías de para introducirse en el análisis de datos usando Python, por lo general participan administradores, financieros, analistas, economistas, ingenieros de producción, calidad, ingenieros de sistemas y áreas fines que estén relacionados con el análisis y la analítica de datos en la organización.
Requisitos
- Es suficiente con conocer el entorno de trabajo del sistema operativo Windows y que esté familiarizado a trabajar con interfaces gráficos de usuario.
Transforme sus datos en información valiosa para la empresa, usando analítica de datos. Queremos a través de un proceso lógico entregar las herramientas necesarias para obtener de la BIG DATA todo su poder en la manipulación de grandes volúmenes de datos usando la capacidad estadística, matemática y la aplicación de las herramientas mas usadas actualmente que nos permitan identificar patrones de comportamiento, pronósticos, escenarios y que nos permitan contestar preguntas como estas:
¿Cómo puedo utilizar técnicas de análisis de datos para identificar patrones de comportamiento de mis clientes y mejorar la retención?
¿Cuáles son las mejores prácticas para construir modelos de Machine Learning y aplicarlos en la predicción de demanda en mi industria?
¿Cómo puedo implementar un chatbot de atención al cliente más eficiente y con respuestas más naturales utilizando Inteligencia Artificial Generativa?
¿Cuáles son las consideraciones clave al desplegar modelos de Machine Learning en entornos de producción y cómo puedo hacerlo de manera efectiva?
¿Qué herramientas y técnicas puedo utilizar para analizar y gestionar grandes volúmenes de datos, como Big Data, en mi organización?
Transforme sus datos en información valiosa para la empresa, usando analítica de datos. A través de un proceso lógico entregar las herramientas necesarias para obtener de la BIG DATA todo su poder en la manipulación de grandes volumenes de datos usando la capacidad estadística, matematica y la aplicación de las herramientas mas usadas actualmente que nos permitan identificar patrones de comportamiento, pronosticos, escenarios y otras cosas mas.
OnLine – Clases en Vivo
- Clases desarrolladas 100% en vivo por un instructor experto.
- Ambiente de aprendizaje colaborativo.
- Posibilidad de participar en todas las sesiones desde dispositivos móviles.
- Comunicación con el instructor y tus compañeros a través de chat y vídeo.
- Grabación de las clases lo que habilita la opción de repasar los temas mas importantes de cada sesión en el momento que lo prefieras.
- Apoyo de un equipo de acompañamiento y servicio.
- Plataforma disponible 7×24.
- Metodología semipersonalizada, basada en desarrollo de competencias.
- Metodología basadas en la práctica para potenciar el saber hacer.
- Desarrollamos una metodología que impacta su conocimiento y el desarrollo de la empresa.
- Contenidos alineados a las necesidades del entorno laboral.
- Docentes expertos y certificados.
- Alto reconocimiento en el medio empresarial.
- Más de 43 años de experiencia.
- Certificación en todos los procesos.
Certificación para las personas que asistan por los menos al 90% de clases programadas y aprueben las actividades prácticas y evaluativas definidas en el programa.
- Tarjetas débito ó crédito
- Consignación ó transferencia electrónica
- Pagos electrónicos seguros a través de PayU
- App. de Bancolombia
- Facturación Empresa
- Efectivo
- Ahorros de cesantías
- Plan 5 cuotas
- Flexi Plan
- Facilitadores y consultores especializados, de reconocida trayectoria docente y laboral.
- Programas prácticos, desarrollados bajo casos aplicables al entorno laboral
- Más de 200 programas de formación, más de 1000 personas formadas por año, más de 500 empresas entrenadas, 4.5/5.0 valoración media de los clientes, 43 años de experiencia.
Cuentas con el respaldo de una institución de educación con amplia experiencia en formación, capacitación y entrenamiento, además del gran reconocimiento en el ámbito empresarial.
Facilitadores
Facilitador
El equipo de docentes facilitadores que conducirán el programa son profesionales, especialistas y certificados, con alta experiencia en el sector académico y empresarial.