UMM - Universidad Metropolitana de Monterrey

Big data

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En línea

$ 11,400
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Información importante

Tipología Curso
Metodología En línea
Duración 6 Semanas
Inicio 05/11/2018
  • Curso
  • En línea
  • Duración:
    6 Semanas
  • Inicio:
    05/11/2018
Descripción

En este curso virtual se abordarán temas de vanguardia en el área de Big Data, con énfasis en la recopilación de datos (teléfonos inteligentes, sensores, la Web), almacenamiento y procesamiento de datos (bases de datos relacionales escalables, Hadoop, Spark, etc.), extrayendo datos estructurados desde datos no estructurados, problemas de sistemas (explotación de multinúcleo, seguridad), análisis (aprendizaje automático, compresión de datos, algoritmos eficientes), visualización y una gama de aplicaciones. El curso será impartido por un equipo de expertos mundiales en cada una de estas áreas del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas
Inicio Ubicación
05 nov 2018
En línea
Inicio 05 nov 2018
Ubicación
En línea

Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

A través de análisis de tecnologías emergentes, el profesional logrará promover el crecimiento de la empresa generando eficiencias e impulsando la productividad. Posicionarse en las organizaciones a través de la gestión de las oportunidades y desafíos de Big Data, evaluando problemas y situaciones de escalabilidad con la finalidad de ser más eficientes en el uso de los recursos disponibles en la empresa y del tiempo.

· ¿A quién va dirigido?

Este curso está diseñado para cualquier persona con educación a nivel de licenciatura en informática o experiencia laboral equivalente, tal como trabajos prácticos con TI / sistemas tecnológicos (programación, administración de bases de datos, análisis de datos, trabajo actuarial, etc.). El programa no requiere de experiencia en programación ni de conocimiento de algún lenguaje de programación

· Requisitos

Llenado y entrega de formulario de inscripción. Fotocopia legible de un documento de identificación. Entrega del proceso administrativo realizado o la realización del primer pago.

· Titulación

Certificado Internacional en Big Data (avalado por MIT)

· ¿Qué pasa después de pedir información?

Una vez que solicites información por medio del catálogo de Emagister.com.mx el centro se pondrá en contacto contigo para informarte del proceso de matriculación.

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¿Qué aprendes en este curso?

Desafíos del Big Data
Visualización de Twitter
Bases de datos modernas
Plataformas de distribución
Escalabilidad multinúcleo
Algoritmos rápidos
Herramientas de aprendizaje automático
Limpieza de datos
Integración de datos
Interfaces para datos

Profesores

Equipo Docente
Equipo Docente
Director

Programa académico

Plan de Estudios.

Módulo 1. Introducción y uso de casos.

El módulo introductorio tiene como objetivo ofrecer amplios estudios de los desafíos y oportunidades de Big Data y casos destacados de estudios de aplicaciones.

  • Introducción: Desafíos del Big Data (Sam Madden)
  • Estudio de caso: Transporte (Daniela Rus)
  • Estudio de caso: Visualización de Twitter (Sam Madden)
Módulo 2. Colección de Big Data.

El módulo de captura de datos estudia los enfoques para la recopilación, limpieza e integración de datos.

  • Limpieza e integración de datos (Mike Stonebraker)
  • Plataforma de almacenamiento de datos y la nube (Matei Zaharia)

Módulo 3. Almacenamiento de Big Data.

El módulo sobre almacenamiento Big Data describe los enfoques modernos de las bases de datos y las plataformas informáticas.

  • Bases de datos modernas (Mike Stonebraker)
  • Plataformas de distribución (Matei Zaharia)
  • NoSQL, NewSQL (Sam Madden)

Módulo 4. Sistemas de Big Data.

El módulo de sistemas analiza las soluciones para crear y desplegar sistemas y aplicaciones de Big Data en funcionamiento.

  • Escalabilidad multinúcleo (Nickolai Zeldovich)
  • Seguridad (Nickolai Zeldovich)
  • Interfaces para datos (David Karger)

Módulo 5: Big Data Analytics.

El módulo de análisis cubre algoritmos de última generación para conjuntos de datos de gran tamaño y cómputo de transmisión.

  • Herramientas de aprendizaje automático (Tommi Jaakkola)
  • Algoritmos rápidos I (Ronitt Rubinfeld)
  • Algoritmos rápidos II (Piotr Indyk)
  • Compresión de datos (Daniela Rus)

Información adicional

Metodología.

A través de presentaciones de video y estudios de casos, el estudiante obtendrá una comprensión completa del potencial de Big Data y descubrirá cómo aprovechar esos conocimientos para beneficiar a su organización.

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