Un PROFESIONAL EN CIENCIAS DE BIG DATA CERTIFICADO de Arcitura Education Inc. conoce los conceptos y modelos fundamentales de la ciencia de datos y Big Data, así como conocimiento sobre el análisis, la analítica y los mecanismos de Big Data.
Tras superar con éxito el examen de certificación oficial, recibes la certificación correspondiente:
El temario que se evalúa en el examen de certificación oficial se desarrolla en el curso de capacitación Analítica de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos. El curso introduce conceptos básicos de ciencia de datos y brinda cobertura de conceptos y soluciones esenciales de Big Data y etapas del ciclo de vida, y también realiza una cobertura introductoria de análisis y analítica de Big Data.
Tras superar con éxito el examen de prueba del curso recibes el Diploma de término del curso correspondiente:
El curso Analítica de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos comprende los siguientes tres módulos:
- Módulo 1: Fundamentos de Ciencia y Analítica de Big Data
- Módulo 2: Conceptos de Análisis y Tecnología de Big Data
- Módulo 3: Laboratorio de Análisis y Tecnología de Big Data
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Curriculum
- 3 Sections
- 3 Lessons
- 30 Days
- Módulo 1: Fundamentos de Ciencia y Analítica de Big Data
Este módulo de fundamentos establece una comprensión básica de la ciencia de datos fundamental y explica Big Data desde las perspectivas empresarial y tecnológica, incluyendo conceptos comunes, modelos, beneficios, retos y problemas de adopción.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Cómo entender los datos
- Introducción a Big Data
- Cómo entender los datos en los entornos Big Data
- Tecnologías empresariales tradicionales que procesan Big Data
- Introducción al análisis de Big Data
- Introducción a la analítica de Big Data
- Inteligencia de negocios (BI) y Big Data
- Visualización de datos y Big Data
- Elementos a tener en cuenta al planear y adoptar Big Data
1 - Módulo 2: Conceptos de Análisis y Tecnología de Big Data
Este módulo explora una serie de los temas más relevantes que pertenecen a las prácticas de análisis, tecnologías y herramientas contemporáneas para los ambientes de Big Data. Intencionalmente, el contenido del curso mantiene su cobertura a nivel conceptual, enfocándose en temas que permiten a los participantes desarrollar una comprensión total de las funciones de análisis y características comunes ofrecidas por las soluciones de Big Data, así como un entendimiento de alto nivel de los componentes de back end que habilitan estas funciones.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Ciclo de vida del análisis de Big Data
- Técnicas de análisis estadístico
- Técnicas de análisis visual
- Técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning)
- Técnicas de análisis semántico
- Relación de temas de análisis y analítica de los Módulos 1 y 2
- Consideraciones tecnológicas de Big Data
- Mecanismos tecnológicos de Big Data
1 - Módulo 3: Laboratorio de Análisis y Tecnología de Big Data
Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para poner a prueba su capacidad de aplicar conocimientos sobre los temas tratados en los módulos anteriores. La realización de este laboratorio ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención y ayudará a a demostrar su dominio del análisis de big data y de la tecnología y prácticas como se aplican y combinan para resolver problemas del mundo real.
Se proporcionan los siguientes ejercicios:
- Ejercicio de lectura 3.1: Lectura y socialización enclase: Antecedentes del caso de estudio dePLGM
- Ejercicio de laboratorio 3.2: Planear el entorno de Inteligencia de negocios (BI) de Big Data
- Ejercicio de laboratorio 3.3: Analizar los datos de fidelidad de los clientes
- Ejercicio de laboratorio 3.4: Reducción de la insatisfacción de los clientes
- Ejercicio de laboratorio 3.5: Mejorar las ventas en línea de PLGM
- Ejercicio de lectura 3.6: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de LHL
- Ejercicio de laboratorio 3.7: Planear la integración de datos y el entorno de elaboración de informe
- Ejercicio de laboratorio 3.8: Desarrollar una capacidad de personalización del tratamiento
- Ejercicio de laboratorio 3.9: Mejorar la capacidad de investigación de LHL
- Ejercicio de lectura 3.10: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de SWP
- Ejercicio de laboratorio 3.11: Análisis de datos
- (Data Analysis) de medidor inteligente
- Ejercicio de laboratorio 3.12: Mejorar la capacidad de predicción de demanda eléctrica
- Ejercicio de laboratorio 3.13: Capacidad de gestión de activos e identificación de riesgos
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El curso Analítica de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos prepara al interesado para el examen de certificación PROFESIONAL EN CIENCIAS DE BIG DATA.
Cada módulo del curso incluye el siguiente material:
- Lecciones en video (para todos los temas)
- Cuaderno de trabajo
- Guía de preparación de examen con ejemplos de preguntas
- Mapas mentales
- Afiches sobre el contenido del curso (según necesidad)
Algunos beneficios son los siguientes:
- Curso elaborado por expertos en la materia en colaboración con un equipo especializado en el desarrollo de material didáctico, y sometido a un proceso de desarrollo probado.
- Ejercicios interactivos con calificación automática.
- Seguimiento del progreso.
- Examen de prueba interactivo con calificación automática.
- Diploma de término del curso por los módulos aprobados.
Requirements
- Ninguno
Features
- Este servicio de formación especializada se entrega en línea y está disponible 24 X 7.
- El curso Analítica de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos ha sido elaborado por expertos en la materia en colaboración con un equipo especializado en el desarrollo de material didáctico, y sometido a un proceso de desarrollo probado.
Target audiences
- El curso Analítica de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos está dirigido, pero no limitado, a profesionales interesados en una cobertura completa de las prácticas contemporáneas de análisis y analítica de Big Data y técnicas y procesos avanzados de ciencia de datos, con el propósito de desempeñarse como PROFESIONAL EN CIENCIAS DE BIG DATA.