Big Data Certified Associate - BDCA

Este curso incluye los siguientes recursos

Plataforma e-learning 24/7

Laboratorio

Simulador Web

Resumen

Objetivos

Dirigido a

Detalles del examen

ContenidoMódulo 1. Introducción a big data

Conocer los diferentes tipos de analítica, elconcepto de Big Data, sus características,combinaciones, crecimiento y elementos queconllevan a respuestas o referencia de unproyecto relacionado un gran volumen de datosque no se pueden tratar con herramientasconvencionales.

Historia del Big Data¿Qué es Big Data?¿Qué NO es Big Data?

Las 7 Vs Volumen VelocidadVariedad VariabilidadVeracidadVisualizaciónValor

¿Quién usa Big Data?¿Para qué se utiliza Big Data? Tipos de datos de Big DataTendencias del mercadoUtilidadesCaso de éxito: WalmartBeneficios de Big Data

ContenidoMódulo 2. Ciencia de datos y fases de proyectosReconocer las principales etapas para unproyecto con una inmensa acumulación dedatos, que no son de fácil gestión y querequieren una metodología y herramientassustentables y eficaces para su desarrollo.

¿Qué es la ciencia de datos?Minería y análisis de datosInteligencia artificialMachine learningMétodos de ciencia de datosFases de un proyecto Data ScienceMétodos populares de ciencia de datos

Módulo 3. Arquitectura – Introducción CloudExaminar las diferentes herramientastradicionales y en la nube para Big Data quelogren sacar el máximo valor y aspectosfundamentales en el análisis de datosprocedentes de diversas fuentes.

Arquitectura de referenciaBases de datos NoSQLCassandraMongoDBHadoop

ContenidoMódulo 4. Obtención, transformación y limpieza en R & PYTHONPracticar con una completa gestión de datos,accediendo a diferentes fuentes para larecopilación, limpieza, preparación ytransformación de la data.

¡Gracias!

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