BIG DATA Analytics Expert

Dirigido a líderes de equipo de TI, analistas funcionales, analistas técnicos, Full Stack Developers, Product Owners, Product Analysts y administradores de base de datos encargados de implementar, gestionar, analizar y administrar los recursos claves de una empresa, así como también:

• Administradores.
• Supervisores.
• Operadores.
• Informáticos.
• Analistas de negocio de TI.
• Técnicos de soporte.

• Recolectar y aprovechar cada byte de datos relevantes.
• tomar las mejores decisiones de negocio.
• Acelerar y supervisar el proceso.
• Formalice una arquitectura híbrida para big data y análisis.
• Revisar el panel e informar los resultados.
• Mejorar las comunicaciones con la dirección.
• Gestione mejor los datos.

• Certificado a nombre de Academia SAP con código de validación internacional digital de BIG DATA Analytics Expert.
• Clases 100% prácticas y dinámicas.
• Material digital del curso.
• Introducción a Python 2019 + Certicado.
• Introducción a SQL Server 2019 + Certicado.
• Taller de empleabilidad (Venta y marca personal, mejora de cv y linkedin) en modalidad virtual.
• Soporte en todas las clases.
• Especialización desde cualquier lugar del mundo a tiempo real.
• Horarios flexibles, con turnos en días de semana por la noche y nes de semana con opciones de diferentes horarios.
• Instructor/Consultor Senior Certicados oficial
• Bolsa de trabajo.

Sesión 1

INTRODUCCIÓN AL BIG DATA.

– Conceptos preliminares. Introducción a Big Data.
– Big Data, Minería de Datos y Análisis multidimensional.
– Diferencias, similitudes y complementariedad.
– Casos de Éxito.

Sesión 2

VISUALIZACIONES CON R y PHYTON:

– Introducción al lenguaje de programación R y Phyton.
– Visual Analytics con RStudio.
– Visual Analytics con Python.

Sesión 3

MACHINE LEARNING CON R:

– Modelos de Regresión Supervisado.
– Regresión Logística.
– Vecinos Cercanos (K-NN).

Sesión 4

MACHINE LEARNING CON PHYTON:

– Modelos de Regresión Supervisado.
– Regresión Logística.
– Vecinos Cercanos (K-NN).

Sesión 5

BIG DATA CON R y PHYTON:

– Máquinas de soporte vectorial (SVM).
– Kernel SVM.
– Naive Bayes.
– Clasicación con Árboles de Decisión.

Sesión 6

BIG DATA CON BASES DE DATOS NO SQL:

– Bases de datos NoSQL.
– Modelos de programación para Big Data.
– Manejo básico de datos.

Sesión 7

BIG DATA CON BASES DE DATOS MONGODB:

– Agregación de datos.
– Uso de índices.
– Creación del modelo de datos.
– Replicación y distribución de datos.

Sesión 8
BIG DATA ANALÍTICO CON HADOOP:

– Ecosistema Hadoop.
– Sistema de cheros distribuido.
– Gestor de recursos.
– Planicador de tareas.
– Casos de estudio.

Sesión 9

BIG DATA DESARROLLO CON HADOOP:

– Conguración de un entorno.
– Creación y ejecución de tareas Map/Reduce.
– Interfaz para múltiples lenguajes.

Sesión 10

BIG DATA VISUALIZACIÓN DE DATOS:

– Conexión a Gestores de Datos de Big Data.
– Creación de informes con Big Data.