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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ECOSISTEMA HADOOP

UNIDAD DIDÁCTICA 6. WEKA Y DATA MINING

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
Gracias a esta Especialización en Big Data estudiarás la información masiva, como uno de los motores que utilizan las empresas para la toma de decisiones. Estudiarás los fundamentos del Big Data y su aplicación práctica en herramientas como Hadoop, un framework de código abierto diseñado para el almacenamiento y procesamiento distribuido de conjuntos de datos. Y también Weka, que tiene una amplia gama de herramientas y algoritmos para la preparación de datos, su clasificación, regresión, clustering, asociación y visualización de datos. En general, son bastante útiles para aplicar técnicas de minería de datos sin necesidad de programar desde cero. Además, contarás con un equipo docente especializado en la materia.

Objetivos
- Comprender el concepto de Big Data y su relevancia en la era actual de información masiva. - Explorar la historia del Big Data y su evolución en paralelo con el crecimiento exponencial de datos. - Reconocer la importancia de almacenar y extraer información en el contexto del Big Data empresarial. - Analizar cómo el Open Data y la información pública contribuyen al panorama del Big Data. - Examinar las fuentes de datos Big Data y comprender la naturaleza que las caracteriza. - Profundizar en las fases de un proyecto de Big Data, desde el diagnóstico inicial hasta la valoración económica. - Dominar el ecosistema Hadoop, incluyendo su instalación, configuración, y herramientas como MapReduce y Apache Spark.
Salidas profesionales
Con esta Especialización en Big Data el alumnado estará preparado para roles clave en el ámbito del Big Data, en áreas del análisis de datos, arquitectura de datos, ingeniería de Big Data y consultoría especializada en proyectos analíticos a gran escala. Las empresas buscan profesionales capacitados/as en Big Data para que manejen sus datos y los extrapolen a información valiosa.
Para qué te prepara
Esta Especialización en Big Data te prepara para manejarte en proyectos de Big Data, desde la identificación y selección de fuentes de datos hasta la implementación y monitorización eficiente. Adquirirás habilidades prácticas en el uso de herramientas como Hadoop, Weka y técnicas de Data Mining, estando listo/a para abordar desafíos analíticos complejos y capitalizar las oportunidades que brindan las enormes cantidades de información.

A quién va dirigido
Esta especialización en Big Data está dirigida a profesionales de IT, del análisis de datos, el desarrollo y cualquier persona interesada en comprender en profundidad las herramientas y usos del Big Data. No se requieren conocimientos previos, ya que esta formación aborda conceptos desde lo más básico hasta lo más avanzado.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de especialización en big data online

Título de Especialización en Big Data expedido por Euroinnova International Online Education en colaboración con la Universidad Juan Pablo II
UJPIEUROINNOVA
UJPI_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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