Impulsa tu Carrera en Análisis y Visualización de Datos Masivos

Descubre cómo dominar el análisis y visualización de datos masivos. Este diplomado te brinda las herramientas y conocimientos necesarios para extraer insights valiosos de grandes volúmenes de información. Aprende a procesar, gestionar y analizar datos con tecnologías de vanguardia. Además, desarrolla habilidades en visualización para comunicar tus hallazgos de manera efectiva. ¿Estás listo para convertirte en un experto en Big Data?

Clases en vivo

Clase 1. Introducción al mundo del Big Data

Explora los fundamentos del Big Data, sus características y aplicaciones en diversos sectores.

Clase 2. Conceptos de almacenamiento de big data

Aprende sobre las diferentes tecnologías y arquitecturas de almacenamiento de grandes volúmenes de datos.

Clase 3. Base de datos NoSQL

Descubre las ventajas de las bases de datos NoSQL y cómo aplicarlas en proyectos de Big Data.

Clase 4. Conceptos de procesamiento, gestión y computación en la nube

Conoce las herramientas y estrategias para procesar, gestionar y almacenar datos en la nube.

Clase 5. Impulsando Big Data con herramientas y tecnologías Hadoop

Familiarízate con el ecosistema Hadoop y cómo utilizarlo para el procesamiento de datos a gran escala.

Clase 6. Análisis de grandes datos

Aprende técnicas avanzadas de análisis de datos para extraer insights valiosos de grandes conjuntos de información.

Clase 7. Análisis de Big Data con aprendizaje automático

Descubre cómo aplicar algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de datos masivos.

Clase 8. Flujos de datos de minería y conjunto de elementos frecuentes

Explora técnicas de minería de datos y análisis de patrones recurrentes en grandes volúmenes de información.

Temario del Diplomado

1. Introducción al mundo del Big Data
2. conceptos de almacenamiento de big data
3. Base de datos NoSQL
4. Conceptos de procesamiento, gestión y computación en la nube
5. Impulsando Big Data con herramientas y tecnologías Hadoop
6. Análisis de grandes datos
7. Análisis de Big Data con aprendizaje automático
8. Flujos de datos de minería y conjunto de elementos frecuentes
9. Análisis de conglomerados
10. Visualización de grandes datos