INTRODUCCIÓN AL BIG DATA E IA

ANALISTAS DE DATOS: Los analistas de datos pueden aprovechar este curso para especializarse en el análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados y aplicar técnicas de machine learning y procesamiento de lenguaje natural para extraer insights valiosos y realizar predicciones precisas.

ARQUITECTOS DE SOLUCIONES: Los arquitectos de soluciones pueden beneficiarse de este curso para diseñar e implementar arquitecturas de datos escalables y seguras, utilizando tecnologías como Hadoop y Spark para gestionar y procesar grandes volúmenes de información de manera eficiente.

GERENTES DE RIESGOS: Los gerentes de riesgos pueden adquirir conocimientos en seguridad de datos y riesgos tecnológicos mediante este curso, lo que les permite identificar amenazas potenciales, evaluar riesgos y diseñar estrategias de mitigación para proteger la empresa contra ciberataques y brechas de seguridad.

CIENTÍFICOS DE DATOS: Los científicos de datos pueden ampliar su expertise en técnicas avanzadas de machine learning y análisis de datos mediante este curso, lo que les permite desarrollar modelos predictivos precisos y soluciones de inteligencia artificial que impulsen la innovación y el crecimiento empresarial.

DIRECTORES DE TECNOLOGÍA: Los directores de tecnología pueden beneficiarse de este curso para liderar la adopción estratégica de tecnologías de Big Data e Inteligencia Artificial en la empresa, impulsando la transformación digital y asegurando la competitividad de la organización en el mercado actual.

DESARROLLADORES DE SOFTWARE: Los desarrolladores de software pueden sacar provecho de este curso para familiarizarse con las tecnologías de Big Data y aprender a integrar capacidades de análisis avanzado en sus aplicaciones, mejorando así la calidad y funcionalidad del software desarrollado.

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.          
TRANSFORMACIÓN DIGITAL: Este curso proporciona a los empleados las habilidades necesarias para liderar la transformación digital de la empresa al dominar conceptos y tecnologías clave como el Big Data y la Inteligencia Artificial, lo que les permite impulsar la innovación y el crecimiento empresarial.

OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS: Al comprender y aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos y automatización proporcionadas por el curso, los participantes pueden optimizar los procesos empresariales, identificar áreas de mejora y tomar decisiones estratégicas basadas en datos para aumentar la eficiencia operativa.

SEGURIDAD Y GOBIERNO DE DATOS: Este curso capacita a los empleados en la gestión segura de datos y el cumplimiento de normativas de seguridad, lo que contribuye a proteger la información sensible de la empresa, mitigar riesgos de seguridad y garantizar el cumplimiento de regulaciones en materia de privacidad.

INNOVACIÓN DISRUPTIVA: Al adquirir conocimientos en tecnologías disruptivas como el Big Data y la Inteligencia Artificial, los participantes pueden impulsar la innovación en la empresa al desarrollar soluciones creativas y disruptivas que generen valor añadido, diferenciando así a la empresa en el mercado.

ANÁLISIS PREDICTIVO: Este curso capacita a los empleados para realizar análisis predictivos avanzados utilizando técnicas de inteligencia artificial y big data, lo que les permite anticipar tendencias, identificar oportunidades de negocio y tomar decisiones estratégicas proactivas basadas en insights predictivos.

GESTIÓN DE RIESGOS: Al comprender las amenazas y vulnerabilidades asociadas al Big Data y la Inteligencia Artificial, los participantes pueden gestionar de manera efectiva los riesgos tecnológicos en la empresa, implementando medidas de seguridad y control que protejan los activos y la reputación de la organización.

Módulo 1. Adquisición y dominio de conceptos básicos y de conocimientos sobre los avances en Big Data:
• 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.

Módulo 2. Conocimiento de nociones básicas sobre arquitectura Big Data y principales tecnologías:
• 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.

Módulo 3. Comprensión de los principales conceptos sobre La “Ciencia de datos” e IA:
• 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.

Módulo 4. Adquisición de una visión trasversal sobre el futuro del BigData y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas:
• 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.

Estar registrado como empleado activo en la Seguridad Social, ya sea como trabajador por cuenta propia o ajena, o como solicitante de empleo en el Servicio Público de Empleo Estatal (SEPE).  
Para cada curso al que el alumno quiera asistir, recopilar y devolver al centro de formación la documentación que se le solicitará.
Atender al menos a un 75% de la extensión del curso para poder recibir el diploma de asistencia correspondiente.
Contar con las habilidades necesarias para utilizar la plataforma virtual WEBEX, que se emplea en la formación.