Diplomado: Big Data

Conoce las herramientas y arquitecturas del Big Data y conviértete en un analista de información que identifica variables, técnicas y estrategias para generar ventajas competitivas y soluciones de impacto en una organización.

 

¿A quién está dirigido el diplomado en Big Data?

  • Profesionales en TICs e ingenieros o tecnólogos en sistemas, informática o áreas afines.
  • Profesionales de áreas que requieran manejo de datos, personas empresarias o emprendedores de grandes, medianas o pequeñas empresas que deseen conocer sobre el manejo de datos y sus beneficios para el negocio.

¿Cuáles son los objetivos del diplomado en Big Data?

  • Conocer las diversas técnicas existentes para convertir los datos en información y, entonces, tener las bases objetivas para la toma de decisiones estratégicas en las empresas.
  • Analizar grandes volúmenes de datos a partir de software especializado y elementos matemáticos y estadísticos.

 

Inversión
$3.700.000
Total

Aplica un 15 % de descuento para estudiantes y egresados de la Universidad Ean*.

Aplica un 10 % de descuento por pago anticipado*.

*Estos descuentos no son acumulativos

Facultad o Clasificación
Educación Continuada
Duración
100 horas.
Horarios

Sábados de 8 a.m. a 5 p.m.

Fecha máxima de inscripción: 20 de febrero 2019
Actividades académicas: del 02 de marzo de 2019 al 30 de marzo de 2019.

Plan de estudio

Módulo 1 - Introducción al análisis de datos en Excel
Aquí se hace una introducción a los fundamentos del análisis descriptivo de los datos, inferencia estadística y estimación. Todos los desarrollos y prácticas se harán usando Excel como herramienta.

 

Módulo 2 - Minería de Datos: Aprendizajes Supervisado y Clasificación
Se estudiarán las ventajas que ofrece la minería de datos para obtener la información escondida en los datos. Se inicia con los diversos algoritmos de aprendizaje supervisado, haciendo especial énfasis en los algoritmos de clasificación. El uso de la herramienta RapidMiner, para realizar predicciones e interpretar los resultados obtenidos, será el elemento primordial en este módulo.

 

 

Módulo 3 - Minería de Datos
Aprendizaje no supervisado y clustering: siguiendo con las técnicas de minería de datos, se estudiarán los algoritmos de aprendizaje no supervisado y su utilidad, así como a los esquemas de evaluación de los resultados. RapidMiner seguirá siendo la principal herramienta.

 

 

Módulo 4 - Técnicas de Regresión
Realizar predicciones involucra conocer el pasado, y las técnicas de regresión son un excelente método predictivo. El uso de RapidMiner para obtener predicciones usando regresiones y la manera como se evalúan los resultados y se aplican a problemas de la vida diaria, serán el objeto principal en este módulo.

 

 

Módulo 5 - Temáticas adicionales de Big Data
Con el Big Data surgen una serie de herramientas adicionales que hacen más complejo el análisis de los datos. En este módulo se estudiarán varias tecnologías relacionadas con los grandes volúmenes de información y su manejo. Las temáticas a tratar serán: NoSQL, Hadoop, Pig, Map-Reduce, Hive, y cómo estas se integran para obtener un análisis de datos provechoso para las empresas.

 

 

Módulo 6 - Minería de Texto
Como último tema, este diplomado abordará la manera de obtener información de fuentes textuales: tuits de Twitter, comentarios de Facebook o correos electrónicos. Además, se estudiará sobre el análisis de sentimientos y la manera de obtener lo más importante de la información no estructurada.

 

Nota: Este diplomado te reconoce créditos para programas de Especialización o Maestría.

Certificado

La Universidad expide un certificado por participación a quienes aprueben el 80 % de las actividades programadas. El estudiante deberá obtener una nota de 70/100 para aprobar el nivel.

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