Big Data e Inteligencia Artificial: Fundamentos y Aplicaciones

Sumérgete en el Universo del Big Data y la Inteligencia Artificial

Descubre los pilares fundamentales que están transformando el mundo.

Módulo 1: Los Cimientos del Big Data

• Evolución y Revolución: Viaja desde el Business Intelligence tradicional hasta la era del Big Data. Comprende su definición, historia y cómo los datos masivos, como la navegación web y la geolocalización, han impulsado su desarrollo.
• Hadoop y el Tratamiento Paralelo: Conoce la tecnología que revolucionó el procesamiento de grandes volúmenes de información de forma eficiente.
• Las Dimensiones del Dato: Explora las características clave del Big Data, incluyendo:
  • Volumetría: La escala masiva de los datos.
  • Velocidad: El ritmo en que se generan y procesan.
  • Variedad: Datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
  • Veracidad: La calidad y fiabilidad de la información.
  • Valor: El potencial para extraer conocimiento útil.
• Nuevos Horizontes: Adéntrate en los paradigmas emergentes como el procesamiento en Tiempo Real (Real Time) y el poder del Cloud Computing.

Módulo 2: Arquitecturas y Tecnologías Clave

• El Ecosistema Hadoop: Domina los componentes esenciales como HDFS (Sistema de Archivos Distribuido) y MapReduce (modelo de programación).
• Herramientas de Programación: Familiarízate con los lenguajes predilectos de la industria: Java, Scala, SQL y Python.
• Flujo de Datos: Comprende los procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) y herramientas como Flume, Sqoop y HIVE.
• Procesamiento en Tiempo Real y Bases de Datos: Explora tecnologías como Kafka para la ingesta de datos en tiempo real y bases de datos NoSQL como HBASE y Redis.
• Analítica Avanzada con Spark: Descubre el poder de Apache Spark para el procesamiento de datos a gran escala y análisis complejos.
• Seguridad y Gobernanza: Aprende la importancia de proteger y gestionar adecu los datos.

Módulo 3: Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

• Introducción a la Ciencia de Datos: Descubre cómo extraer conocimiento significativo de los datos.
• Inteligencia Artificial (IA): Sumérgete en los conceptos fundamentales de la IA y su impacto.
• Lenguajes de Análisis: Profundiza en R y Python para el análisis estadístico y el machine learning.
• Aprendizaje Automático (Machine Learning):
  • Algoritmos Supervisados: Entiende modelos que aprenden de datos etiquetados (clasificación, regresión).
  • Algoritmos No Supervisados: Explora técnicas para encontrar patrones ocultos (clustering, reducción de dimensionalidad).
• Deep Learning y Aprendizaje por Refuerzo: Una introducción a las redes neuronales profundas y a los sistemas que aprenden a través de la experiencia.
• Procesamiento de Información No Estructurada: Analiza imágenes y textos con técnicas avanzadas.
• Visualización de Datos: Crea Dashboards interactivos y visualizaciones impactantes para comunicar insights.

Módulo 4: Aplicaciones y Futuro

• Big Data en Acción: Examina casos de uso reales en:
  • Instituciones Públicas: El potencial del OpenData.
  • Empresas: Optimización de operaciones y toma de decisiones estratégicas.
  • Impacto Social: "Data for Good" y cómo los datos pueden beneficiar a la sociedad.
• Visión de Futuro: Reflexiona sobre las tendencias y el impacto transformador del Big Data y la IA en los próximos años.
• Habilidades Clave: Desarrolla competencias de gestión, personales y sociales, junto con la flexibilidad y anticipación necesarias en el entorno digital actual.