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Certified Big Data & Machine Learning Professional

Área: Big Data | Sub Área: Big Data
Este curso esta disponible en modalidad Presencial y Online

Duración: 10 meses

Fechas de inicio

  • Online Junio 2018
  • Lima 22 Junio 2018
Matricularme ahora Obtener Acceso de Prueba Gratis

Objetivos

Al finalizar el programa el participante estará en la capacidad de:

  • Aplicar los procesos estándares de la industria para el desarrollo de un proyecto de Big Data y Machine Learning.
  • Manejar los conceptos estadísticos clave para el desarrollo de modelos predictivos a partir del uso de algoritmos de Machine Learning.
  • Usar herramientas para procesar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos.
  • Comprender como funciona el ecosistema Hadoop para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
  • Desarrollar e implementar modelos predictivos usando los algoritmos de Machine Learning mas usados en la industria.
  • Comunicar efectivamente los resultados de un proyecto de Big Data.

Público Objetivo

Este programa está dirigido a:

  • Profesionales que desarrollan sus actividades en el área de Análisis de Negocio o Inteligencia de Negocio de sus organizaciones.
  • Profesionales que quieran adquirir un solido expertise en el desarrollo e implementación de proyectos de Big Data.
  • Consultores que se desempeñan en las áreas de Inteligencia de Negocios o Análisis de Negocio que quieran especializarse en el desarrollo e implementación de proyectos de Big Data.

Pre-Requisitos

  • Es recomendable tener conocimientos previos de Machine Learning o Datamining.
  • Es recomendable tener conocimientos previos de estadística y probabilidades.
  • Es necesario que los alumnos lleven su computadora personal.
  • Para el desarrollo del Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining es necesario tener conocimiento del idioma ingles.

Estructura Curricular

Introducción a Big Data, Machine Learning y Datamining. (8 horas cronológicas) (*)

  • ¿Qué es (y que no es) Big Data?.
  • Machine Learning, Data Mining.
  • Casos de Éxito.

Procesos estándares CRISP-DM. (8 horas cronológicas) (*)

  • Metodología y etapas CRISP-DM

Estadística y Probabilidades para Machine Learning. (16 horas cronológicas)

  • Introducción al R y RStudio.
  • Cálculo y modelos de Probabilidad.
  • Inferencia Estadística y Contrastes de Hipótesis.

Procesamiento, Análisis y Visualización de Data. (16 horas cronológicas)

  • Introducción al procesamiento de datos, métodos de visualización.
  • Visualización de datos (Continuos, bivariados, categóricos, espaciales).
  • Visualización y comparación de poblaciones.

Big Data con Hadoop. (16 horas cronológicas)

  • Ecosistema Hadoop.
  • HDFS Hadoop Distributed File System y MapReduce.
  • Sqoop, Hive, Flume, Spark.

Desarrollo de Modelos Predictivos. (56 horas cronológicas)

  • Introducción a la Minería de Datos.
  • Análisis Exploratorio de Datos.
  • Metodos  de Clasificación
    • Métodos elementales: 1R, Bayes Naive, K-vecinos más cercanos
    • Métodos básicos: Regresión logística, arboles de clasificación, Máquinas de soporte vectorial)
    • Métodos avanzados: Redes neuronales, Deep Learning
    • Métodos de ensamble: Bosques aleatorios, Ada-Boosting
    • Validación y Selección de Modelos de Clasificación: Validación Cruzada, Curvas Lift y ROC
  • Métodos de Agrupamiento
    • K-Means
    • DBSCAN
    • Agrupamiento Jerárquico
    • Agrupamiento Difuso
    • Reglas de Asociación
  • Otros Temas de Minería de Datos
    • Sistemas de Recomendación
    • Minería de Texto
    • Web Mining

Implementación de Modelos Predictivos. (8 horas cronológicas)

  • Conceptos fundamentales de Analítica Predictiva.
  • Aspectos previos.
  • Implementación de modelos predictivos en plataformas Cloud Computing.
  • Caso práctico y evaluación.

Presentación de resultados. (8 horas cronológicas)

  • Principios de una presentación efectiva.
  • Revisión de interpretación y uso de conceptos de estadísticos.
  • Visualización y elementos de diseño.
  • Otros temas de comunicación de resultados y práctica.

Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining. (16 horas cronológicas)

  • Introducción a la minería de datos.
  • Entendimiento de datos y asignación de unidades de análisis.
  • Preparación de Datos e introducción a Modelado.

Taller de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate. (16 horas cronológicas)

  • Introducción a Tableau Software.
  • Representacion de datos, cálculos y graficos avanzados.
  • Tableau Server y conectores.

(*) Disponibles unicamente en la modalidad Online Asincronica.

NOTA: El curso Presentación de resultados,  Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining y el Taller de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate se desarrollarán de forma presencial, en las fechas establecidas en la sección Duración y Horarios.


Expositores

VICTOR CARDOSO (MEXICO)

Ph.D. en Ciencias de la Computación y Master en Ciencias con especialidad en Computación y Matemáticas Industriales por el Centro de Investigación en Matemáticas - CIMAT México. Actualmente, se desempeña como Senior Developer Engineer en Intel de México. Cuenta con amplia experiencia en la resolución de problemas de optimización y modelado matemático.

CESAR MALDONADO (MEXICO)

Doctor en Física Matemática por la Universidad de Glasgow de Escocia, Magister en Física de Partículas por la Universidad de Durham de Inglaterra. Cofundador de Ollin Power Innovation de Mexico. Actualmente se desempeña como Consultor en Data Science y Machine Learning.

JUAN MARTINEZ (MEXICO)

Posdoctorado en Econometría por la Universidad de Torino & Collegio Carlo Alberto de Italia, Doctor en Estadística por la Universidad de Kent de Reino Unido y Magister en Ciencias Matemáticas por la Universidad Nacional Autónoma de México. Se ha desempeñado como Investigador en Econometría y Estadística en la Dirección General de Investigación Económica del Banco de México. Cuenta con amplia experiencia en Estadística Bayesiana, Métodos No Paramétricos, Ciencias Sociales, Muestreo, Causalidad, Estadística Actuarial, Econometría, Estadística Computacional y Data Science.

MOISES VALDOVINOS (MEXICO)

Magister en Tecnología de la Información por la Carnegie Mellon University Estados Unidos. Actualmente se desempeña como Big Data Engineer en Intel y ha ocupado caragos como Senior Data Engineer en Prolog, Walmart. Cuenta con mas de 14 años de experiencia en el área de Big Data y Machine Learning

FAVIO VASQUEZ (VENEZUELA)

Magister en Física por la Universidad Nacional Autónoma de México, Cuenta con certificaciones en Big Data otorgadas por la Universidad de Harvard y por la Universidad de California. Actualmente, se desempeña como Data Scientist en BBVA Data & Analytics de México y Chief Data Scientist en Iron Mussa de México. Posee amplia experiencia en las areas de Data Science y Machine Learning .

LUIS ABURTO (CHILE)

Ph.D. (c) en Sistemas de Ingeniería de la Universidad de Chile. Master en Gestión de Operaciones por la Universidad de Chile. Cuenta con amplia experiencia en Proyectos de Inteligencia de Negocios y Data Mining aplicado a distintas empresas como Daimler Chrysler, Yahoo, DMX Group, Paris, Codelco, Wallmart, Bancoestado, Chilectra, Alicorp, entre otros.

WILHELMUS VAN DER HAM (HOLANDA)

Master en Interacción con Medios Humanos por la University Twente - Holanda. Actualmente se desempeña como Scientific Data en Globant Bogotá y ha ocupado cargos como Scientific Data en Quby - Amsterdam, Scientific Programmer en Vrije Universiteit Amsterdam e Ingenierio de Software en Ortec.

OSCAR AYALA (COLOMBIA)

Master (c) en Data Mining & Discovery Knowledge por la Universidad de Buenos Aires - Argentina. Actualmente se desempeña como Data Scientist - Big Data & Data Science LaTam en Teradata. Experiencia en modelación estadística en Banca, Health Care, Telecomunicaciones, Mercadeo. Modelos de Scoring en banca personas, análisis de riesgo de crédito, modelos de cobranzas, modelos de churn, modelos de pricing, análisis de marca, CRM, investigación de mercados, análisis de información, procesamiento de datos y análisis estadístico.

CESAR DIAZ (COLOMBIA)

Ph.D. en Informática por la Universidad de Luxemburgo, Postdoctorado en Cloud Computing por la Universidad de los Andes. Actualmente se desempeña como Docente Principal en la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Se ha desempeñado también como Investigador Postdoctoral en la Universidad de los Andes e Investigador Junior en la Universidad de Luxemburgo.

ALVARO FUENTES (COLOMBIA)

Master of Science en Matemáticas Aplicadas por la Ohio University - Estados Unidos. Master en Economía y Finanzas Cuantitativas por la Universidad Rafael Landívar - Guatemala. Actualmente se desempeña como Consultor en Ciencias de Datos en Quant Company. Se ha desempeñado también como Consultor y Docente en la Universidad de Manizales e Instructor en Mathematics Department en Ohio University.

DANNY LENIS (COLOMBIA)

Master en Finanzas por la Universidad de los Andes de Colombia. Actualmente, se desempeña como Director de Ciencias de la Decisión en Experian Datacredito de Colombia. Cuenta con experiencia como docente en Evaluación Financiera de Proyectos, Mercado de Capitales, Diagnostico Sectorial, Gestión de Inversión, Administración de Portafolios y Gestión del Riesgo. Especialista en Software Statistical Package for the Social Sciences - SPSS y MINITAB. Estadístico de profesión por la Universidad del Valle Colombia.

DAVID MENESES (COLOMBIA)

Executive MBA por la Universidad Francisco de Vitoria – Madrid y Master of Science in Management (MSc) por la Swiss Business School - Sede Bogotá. Actualmente se desempeña como Consultor Senior en Decisiones Logísticas S.A.S. – Colombia. Especialista en Dirección Comercial, Management Skills, Management Development y Business Innovation. Cuenta con amplia experiencia en el dominio en optimización, simulación, análisis de Data Mining and Business Intelligence (BI) haciendo uso de herramientas especializadas como Tableau, ProModel, Arena, Ilog, Slim4.

CARLOS PATIÑO (COLOMBIA)

Master of Science in Public Policy and Management por la Carnegie Mellon University - Estados Unidos. Cuenta con amplia experiencia en el Desarrollo e Implementación de Sistemas Inteligentes. Actualmente se desempeña como Data Scientist en Premex Colombia y ha ocupado cargos como Director en Data Intelligence en Quantil Colombia y Director del Global Business Development para Management Science Associates en Pittsburgh EEUU.

IGNACIO PEREZ (COLOMBIA)

Ph.D. en Matemáticas Aplicadas de la Universidad de Lyon - Francia, MSc. en Investigación Operacional de la Universidad de Grenoble - Francia y Certified Quantitative Risk Management - CQRM® por el International Institute of Professional Education and Research - IIPER. Se especializa en el desarrollo de Proyectos en las áreas de Minería de Datos, Riesgos Investigación de Operaciones y Matemáticas Aplicadas.

OSCAR PULIDO (COLOMBIA)

Master en Big Data & Business Analytics por la Universidad de Alcalá de España. Cuenta con especialización en Base de Datos por la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. Actualmente, se desempeña como Big Data Architect en la empresa Globant de Colombia. Cuenta con amplia experiencia en Técnicas y Herramientas Big Data, Proyectos de BI, Administración Bases de Datos NoSQL y Relacionales, Auditoria, Tuning, Afinamiento PL/SQL, Análisis, Consultoría, Arquitectura, Desarrollo de Proyectos de Implementación, Personalización e Integración de Core Bancario, Analítica, Desarrollo e Industrialización de Modelos con Pyspark y Spark Scala. Es Ingeniero de Sistemas y Computación por la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.

OMAR CHINCARO (PERU)

Magister en Estadística por la Pontificia Universidad Católica del Perú. Magister en Dirección de Marketing y Gestión Comercial por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Máster en Dirección de Marketing y Gestión Comercial por la Escuela de Organización Industrial de España. Actualmente se desempeña como Especialista de Modelamiento de segmentos en el Banco Financiero. Cuenta con amplia experiencia en CRM Analítico, Marketing Intelligence, Minería de Datos; y Software Estadísticos como: SPSS, SPSS Modeler, Minitab, Eviews, Stata, R, SAS y WinBugs. Es Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Ingeniería.


NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.


 Los participantes que completen exitosamente el programa, recibirán la siguiente certificación:

  • Certificación Certified Big Data & Machine Learning Professional emitida por BS Grupo.
  • Certificación oficial IBM Certified Specialist - SPSS Modeler Professional (1)
  • Certificación oficial Tableau Qualified Associate (2)

(1) Sujeto a la aprobación del examen Test C2090-930 - IBM SPSS Modeler Professional y cumplimiento de los requisitos establecidos por IBM.
(2) Sujeto a la aprobación y pago del examen Tableau Desktop10 Qualified Associate, así como al cumplimiento de los requisitos establecidos por Tableau.

En la modalidad Presencial:

El Programa Certified Big Data & Machine Learning Professional se desarrolla en el siguiente horario (*):

En Lima con una frecuencia Mensual:

  • Viernes: 08:30 a 12:30 - 19:00 a 23:00 horas.
  • Sábado: 09:00 a 13:00 - 14:30 a 18:30 horas.
  • Domingo: 09:00 a 13:00 horas.

(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicite su cronograma de alumnos.

En la modalidad Online:

Usted tiene 10 meses para completar el programa. Los contenidos del programa comprenden 128 horas cronológicas de sesiones de clases grabadas y 40 horas de sesiones presenciales en las fechas establecidas. Usted tiene dos opciones para visualizar el programa:

  • Opción 1: Visualización del programa en linea (conectado a Internet).
    Para poder acceder a los contenidos del programa se requiere una conexión a Internet de al menos un megabit por segundo (Mb/s, Mbit/s o Mbps) de ancho de banda. El programa puede visualizarse en una computadora convencional, una tablet o un smartphone. Usted puede pre visualizar los contenidos del programa y comprobar si su conexión de Internet le permite acceder a dichos contenidos haciendo clic en uno de los botones que dicen “Vista Previa” dentro del punto Estructura Curricular de la página web del programa.
  • Opción 2: Visualización del programa descargado en un dispositivo móvil.
    En el caso de que desee ver los contenidos del programa sin conexión permanente a Internet a través de nuestra aplicación BS PLAY, solo debe tener una conexión a Internet que le permita descargar los contenidos del programa a su dispositivo móvil ya sea tablet o smartphone. Esta descarga se debe hacer solo una vez, luego de que ha descargado los contenidos del programa a su dispositivo móvil puede visualizarlos las veces que necesite sin estar conectado a Internet.

NOTA: El "Curso Presentación de resultados" tiene una duración de 8 horas y se llevará de forma presencial en los siguientes horarios:

En la ciudad de Lima (Peru) en un fin de semana:

  • Sábado: De 14:30 horas a 18:30 horas
  • Domingo: De 09:00 horas a 13:00 horas

En la ciudad de Bogotá (Colombia) en un fin de semana:

  • Sábado: De 08:00 horas a 12:00 horas y 14:00 horas a 18:00 horas

NOTA: El "Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining" y "Taller de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate" tiene una duracion de 16 horas cada uno y se llevará de forma presencial en los siguientes horarios:

En la ciudad de Lima (Peru) en un fin de semana:

  • Sábado y Domingo:  De 09:00 horas a 13:00 horas y 15:00 a 19:00 horas

En la ciudad de Bogotá (Colombia) en un fin de semana:

  • Viernes y Sábado: De 08:00 horas a 12:00 horas y 14:00 horas a 18:00 horas

Con BS PLAY puede ver las clases sin tener que estar conectado a Internet

Ahora puede visualizar sus sesiones de clases donde quiera que se encuentre desde un dispositivo móvil: tablet o smartphone sin conexión permanente a internet. Con BS PLAY es posible poder visualizar las sesiones de clase desde su oficina, en el camino al trabajo, cuando este viajando o en cualquier zona alejada donde se encuentre.

Con BS PLAY podrá:

• Descargar sus sesiones de clases en su dispositivo móvil: tablet o smartphone.

• Visualizar sus sesiones de clases sin tener que estar conectado a internet de manera permanente, previamente debe descargar los contenidos en su dispositivo móvil: tablet o smartphone.

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Beneficios

Versión Básica :

  • Acceso a 136 horas cronológicas de clases
  • Certificación Certified Big Data & Machine Learning Professional emitida por BS Grupo.

Versión Profesional :

Todos los beneficios de la Versión Básica, además de:

  • Acceso al Curso de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate

Versión Gerencial :

Todos los beneficios de la Versión Profesional, además de:

  • Licencia del Software IBM SPSS Modeler Student GradPack por un año.

  • Acceso al Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining

  • Certificación oficial IBM Certified Specialist - SPSS Modeler Professional. Sujeto a la aprobación del examen y cumplimiento de los requisitos establecidos por IBM.


Inversión

1 cuota inicial de US$ 490 y 12 cuotas mensuales desde US$ 290 (Versión Básica )

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