CERTIFICACIÓN INTERNACIONAL
BIG DATA
FECHA DE APERTURA: 10 DE JUNIO
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Duración de 2 a 3 semanas.
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Sesiones en vivo grabadas.
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Acceso 24/7 a la plataforma moodle.
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Introducción
Big Data se refiere a un conjunto de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales. Esta certificación tiene como propósito enseñar a profesionales y organizaciones a identificar los problemas de una forma comprensible utilizando Big Data, para proporcionar soluciones útiles con la gran cantidad de información y con datos que pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que se considere adecuada.
Insignia Digital
TABLA DE CONTENIDO
- Objetivos de Aprendizaje
- Integralidad
- Contexto de Big Data
- Dos Niveles de Big Data
- Caso Práctico: IBM Watson
- Alcance de Big Data
- ¿Qué es Big Data?
- El Valor de Big Data
- Breve Historia de Big Data
- Análisis de Datos, Analítica, Inteligencia de Negocios y Big Data
- Análisis de Datos
- Análisis de Datos (Ejemplo)
- Analítica
- Analítica (Categorías de la Analítica)
- Inteligencia de Negocios
- Big Data
- Big Data Sigue un Enfoque Diferente al de la Inteligencia de Negocios
- Diferencia entre Big Data e Inteligencia de Negocios (Representación Gráfica)
- Datos y Tipos de Estructura de Datos
- Tipos de Estructura de Datos (Representación Gráfica)
- Productos de Datos y Soluciones de Big Data
- Soluciones de Big Data
- Una Solución de Big Data de Código Abierto
- Inteligencia Artificial
- Inteligencia Artifical (Ejemplo)
- La Evolución de IA,
- Aprendizaje Automátizado y Aprendizaje Profundo
- Aprendizaje Automatizado (Machine Learning)
- Clases de Aprendizaje Automatizado (Machine Learning)
- Los Principales Ámbitos del Aprendizaje Automatizado
- Las 4 V’s del Big Data
- Volumen
- Velocidad
- Variedad
- Veracidad
- Aplicaciones del Big Data
- Gerencia de Big Data
- Ecosistema de Big Data
- Analizando Big Data
- Panel de Control en Tiempo Real
- Desafíos Técnicos de Big Data
- Resumen de Desafíos y Soluciones
- Comparación Entre los Datos Tradicionales y Big Data
- Preguntas de Repaso
- Ejercicio del Caso Liberty Stores: Paso B1
- Objetivos del Aprendizaje
- Ecosistema/Arquitectura de Big Data
- Aplicación Google Flu
- Fuentes de Big Data
- Comunicaciones de Persona a Persona
- Comunicaciones de Persona a Máquina
- Comunicaciones de Máquina a Máquina
- Aplicaciones de Big Data
- Seguimiento del Sentimiento de los Consumidores
- Aplicaciones de Big Data
- Aplicación Policial Predictiva
- Seguro de Automóvil Flexible
- Preguntas de Repaso
- Ejercicio del Caso Liberty Stores: Paso B2
- La Estructura del Marco de Big Data
- El Marco de Big Data
- Evaluación de la Madurez de Big Data
- Estrategia de Big Data
- Formulación de Una Estrategia de Big Data
- Enfoque de 5 Pasos para Formular la Estrategia de Big Data
- Enfoque de 5 Pasos para Formular la Estrategia de Big Data (Representación Gráfica)
- Paso 1: Definir los Objetivos Empresariales
- Paso 2: Realizar una Evaluación del Estado Actual
- Paso 3: Identificar y Priorizar los Casos de Uso
- ¿Cómo se Consigue el Objetivo Empresarial con Big Data?
- Matriz de Priorización
- Paso 4: Formular una Hoja de Ruta de Big Data
- Paso 5: Incorporación Mediante la Gestión del Cambio
- Lista de Comprobación del Documento de Estrategia de Big Data
- Objetivos del Aprendizaje
- Introducción a la Arquitectura de Big Data
- Arquitectura de Referencia de Big Data NIST
- Objetivo de la Arquitectura de Referencia
- Ventajas de Utilizar una Arquitectura de Referencia de Big Data “Abierta”
- Arquitectura de Referencia de Big Data NIST
- Arquitectura de Referencia de Big Data Propuesta por NIST (Representación Gráfica)
- Roles de la Arquitectura de Referencia de Big Data NIST
- Almacenamiento y Procesamiento de Datos Distribuidos
objetivos
- Comprender Big Data y sus poderosos beneficios comerciales
- Conocer las diferencias entre Big Data y datos convencionales
- Aprender las 4 V’s de Big Data: Volumen, velocidad, variedad y veracidad
- Conceptualizar el ecosistema Big Data y sus componentes claves
- Apreciar los principales desafíos tecnológicos en la administración de Big Data
- Relacionarse con las soluciones tecnológicas claves para abordar esos desafíos
Formato y duración del examen
Este programa de estudios tiene un examen en el cual el candidato debe lograr alcanzar una puntuación para obtener la certificación en Big Data Professional Certificate BDPCTM.
- Tipo: Opción múltiple. 40 Preguntas
- Duración: 60 minutos
- Prerrequisito: Ninguno.
- Supervisado: Será a discreción del Partner
- Libro abierto: No
- Puntaje de aprobación: 24/40 o 60 %
- Entrega: Este examen está disponible en línea
Certificado Internacional
ANGEL NAULA ZHONGOR
EXPERIENCIA LABORAL
Analista de datos de analísis de datos Thinking LAB, Consultor de analisis de operación Amdocs y Cellopti, Ingeniero de monitoreo de red en Huawei y Movistar Con un manejo de datos de las plataformas Ms Excel VBA, Power BI, Oracle Cloud Analytics, Mapinfo, U2020, Tree Cloud, Genex Cloud.
Amplia experiencia en monitoreos; Interpretación, análisis y visualización de datos.
Gestión de indicadores. Auditoria de datos. Generación de información estratégica. Tomadedecisiones.Automatización/optimizaciónde procesos.Comunicación efectivaconel cliente. Negociacióndecontratos. Administracióndeequiposdetraba- jo. En empresas como; Claro Ecuador, Heineken Ecuador, La Fabril, Huawei Ecuador.
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