Objetivos
- Comprender los conceptos fundamentales de Big Data y su importancia en la toma de decisiones empresariales.
- Identificar las herramientas y tecnologías utilizadas para manejar y analizar grandes volúmenes de datos.
- Aprender a utilizar plataformas como Hadoop y Spark para procesar y analizar grandes volúmenes de datos.
- Aprender técnicas de minería de datos y aprendizaje automático para extraer información valiosa de los datos.
- Aprender a crear y diseñar soluciones de Big Data para resolver problemas específicos de negocios.
- Adquirir habilidades para interpretar y comunicar los resultados de análisis de datos a una audiencia no técnica.
- Proporcionar herramientas prácticas para implementar soluciones de Big Data en un entorno empresarial.
- Mejorar la capacidad de los participantes para tomar decisiones informadas basadas en datos.
- Fomentar la capacidad de los participantes para trabajar en equipo en proyectos relacionados con Big Data.
Contenidos
1. Introducción al Machine Learning
- Visión histórica e introducción
- El Machine Learning dentro de la Inteligencia Artificial
- La importancia del gobierno de los datos
- Análisis supervisado vs. no supervisado
- Algoritmos
- Tecnología
2. Introducción al BIG DATA
- Visión histórica e introducción
- Introducción y clasificación de arquitecturas
- Sistemas de almacenamiento de datos
- Técnicas y tecnologías
- Categorización de los Datos y formatos en Big Data
- Proveedores
- Big Data As a Service
- Data Centers
- Los grandes Retos del Big Data
- Aplicaciones
3. Introducción al Business Intelligence
- Visión histórica e introducción
- Técnicas y tecnologías
- Aplicaciones
- El próximo reto de Business Intelligence
4. El mundo empresarial
- Relación entre Big Data, Business Intelligence y Machine Learning
- Aplicaciones
- El rol del “Chief Data Officer”
- Gestión del cambio en la empr
