Curso gratis online

Introducción al Big Data e IA

IFCT159

Gratuito

Online

40 horas

Recuerda que si estás en ERTE, ERE o eres profesional del sector  Comercio y Marketing o Finanzas puedes acceder a este curso. 

Dirigido a

SECTOR: Comercio y marketing, Finanzas y seguros. Si tienes dudas sobre cuál es tu sector, pulsa aquí

COMUNIDAD AUTÓNOMA: Toda España

Datos del curso gratuito

TEMÁTICA: Data science e IA

INICIO: Próximamente

MODALIDAD: Online

DURACIÓN: 40 horas

CERTIFICACIÓN: Diploma avalado por SEPE

PRECIO: Curso gratuito subvencionado por SEPE

Objetivos

Con este curso online gratuito conocerás las principales características del procesamiento masivo de datos en su relación con aplicaciónes 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.

Contenidos

1.1. Adquisición y dominio de conceptos básicos y de conocimientos sobre los avances en Big Data:
1.1.1. Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…)
1.1.2. El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención.
1.1.3. Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo.
1.1.4. Características del Big Data (4 V's y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato, …
1.1.5. Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
1.2. Conocimiento de nociones básicas sobre arquitectura Big Data y principales tecnologías:
1.2.1. El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.
1.2.2. Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python.
1.2.3. Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE.
1.2.4. Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
1.2.5. Procesamiento y analítica avanzada con Spark.
1.2.6. Seguridad y gobierno del dato.
1.3. Comprensión de los principales conceptos sobre La “Ciencia de datos” e IA:
1.3.1. Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial.
1.3.2. Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python.
1.3.3. Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
1.3.4. Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
1.3.5. Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.
1.3.6. Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos.
1.3.7. Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards.
1.4. Adquisición de una visión trasversal sobre el futuro del BigData y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas:
1.4.1. Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData.
1.4.2. Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las operaciones de una compañía.
1.4.3. “Data for Good”: Big Data para el bien social.
1.4.4. Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.

Requisitos

El curso dispone de plazas para demandantes de empleo.

Los solicitantes de este curso deben cumplir un requisito de cada uno de los grupos:

Grupo1. Pertenecer al sector de Finanzas, que incluye:
- Cajas de ahorros
- Entidades de seguros, reaseguros y mutuas colaboradoras con la Seguridad Social
- Establecimiento financiero de crédito
- Mediación en seguros privados
- Banca
- Otras actividades financieras
- Sociedades cooperativas de crédito

O en el sector de Comercio y Marketing:
- Comercio: comercio textil, alimentación, estancos, floristerías, vehículos, etc.
- Administraciones de loterías.
- Intermediarios de comercio.
- Promoción, degustación, merchandising y distribución de muestras.


Grupo 2. Contar como mínimo con alguno de estos títulos homologados en España:
- Título de Bachiller o equivalente.
- Título de Técnico Superior (FP Grado Superior) o equivalente.
- Haber superado las pruebas de acceso a Ciclos formativos de Grado
Superior.
- Haber superado cualquier prueba oficial de acceso a la universidad.
- Certificado de profesionalidad de nivel 3.
- Título de Grado o equivalente.
- Título de Postgrado (Máster) o equivalente.



Subvencionado por

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