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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

Presentación

La posibilidad de capturar grandes volúmenes de datos a través de aplicaciones web, aplicaciones móviles y redes sociales así como a través de una serie de dispositivos móviles, sensores, cámaras, micrófonos, lectores de identificación por radiofrecuencia RFID o de redes de sensores inalámbricos cuyo uso es cada vez mas frecuente; sumada a la disponibilidad de tecnologías como el ecosistema Hadoop o el Machine Learning que permiten almacenar, procesar, visualizar y analizar dichos volúmenes de datos, han dado origen a lo que se conoce como Big Data. El Big Data se ha convertido en un elemento clave para poder competir y poder generar mejoras significativas en los niveles de productividad, los procesos de innovación y el nivel de satisfacción de los consumidores.

Actualmente hay una escasez de talento necesario para que las empresas puedan explotar todo el potencial del Big Data. Según publico algunos años el McKinsey Global Institute para el año 2018, sólo en Estados Unidos habrá un déficit de 140,000 a 190,000 profesionales con habilidades analíticas, y de 1,5 millones de gerentes y analistas con el nivel de conocimiento necesario para usar el Big Data para tomar decisiones efectivas. Linkedin en su reporte de habilidades mas demandadas para el año 2017 incluye la habilidad para efectuar análisis estadísticos y datamining como la segunda mas demandada a nivel mundial. El Programa brinda a los participantes una solida formación en el uso de diversas herramientas necesarias para la implementación de aplicaciones de Big Data de manera que puedan aprovechar las oportunidades que el mercado laboral ofrece actualmente para los profesionales capacitados en el área de Big Data.

Duración: 10 meses

Fechas de inicio

  • Online Por definir
  • Online Noviembre 2017
  • Lima 27 Octubre 2017
  • Bogota 18 Noviembre 2017

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

  • 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

  • Recomendable conocimientos previos de Machine Learning o Datamining.
  • Recomendable conocimientos previos de estadística y probabilidades.
  • Para el desarrollo del programa es necesario que los alumnos lleven su computadora personal.

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, clasificación y métodos de agrupamiento.
  • Otros Temas De Minería.

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.

Expositores

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.

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.

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.

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.

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.

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.


NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa, 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:

  • Certificacion Big Data & Machine Learning Professional emitido 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:

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

En Bogota con una frecuencia MENSUAL:

  • Sábado: 08:00 a 12:00 - 14:00 a 18:00 horas.
  • Domingo: 08:00 a 12:00 - 14:00 a 18:00 horas.

En Lima con una frecuencia MENSUAL:

  • Viernes: 19:00 a 23:00 horas.
  • Sábado: 09:00 a 13:00 - 15:00 a 19:00 horas.
  • Domingo: 09:00 a 13:00 horas.

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

Nota: Los módulos Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining (V16) y Taller de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate se desarrollarán:

En Bogotá los fines de semana:

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

Nota: El módulo Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining (V16) desarrollara:

En Lima los fines de semana:

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

En la modalidad Online:

Usted tiene 10 meses para completar el programa. El programa tiene una duración de 168 horas cronológicas. Las clases se desarrollarán de forma virtual a través de nuestra plataforma. Para poder acceder en el curso se requiere una conexión a Internet de al menos 1 megabit por segundo (Mb/s, Mbit/s o Mbps) de ancho de banda siendo lo recomendable 2 megabits por segundo (Mb/s, Mbit/s o Mbps), en el caso de velocidades menores de acceso a Internet podría tener problemas para visualizar el curso. La conexión debe ser por cable, no vía inalámbrica (WiFi), no es recomendable la conexión vía satélite o por teléfono móvil.

Nota: El Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining (V16) tiene una duracion de 16 horas y se llevara de forma presencial en los siguientes horarios:

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

  • Sabado:  De 09:00 horas a 13:00 horas y 15:00 a 19:00 horas
  • 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: De 08:00 horas a 12:00 horas y 14:00 horas a 18:00 horas
  • Sabado: De 08:00 horas a 12:00 horas y 14:00 horas a 18:00 horas

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Beneficios

Certified Big Data & Machine Learning Professional incluye los siguientes beneficios:

Versión Gerencial :
  • Acceso a 136 horas cronológicas de clases
  • Acceso al Curso de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate
  • Acceso al Curso Oficial IBM: Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining
  • Certificación Big Data & Machine Learning Professional emitida por BS Grupo.
  • Certificación oficial IBM Certified Specialist - SPSS Modeler Professional. Sujeto a la aprobación del examen y cumplimiento de los requisitos establecidos por IBM.
  • Voucher de examen Test C2090-930 - IBM Certified Specialist - SPSS Modeler Professional

Versión Profesional :
  • Acceso a 136 horas cronológicas de clases
  • Acceso al Curso de preparación para la certificación Tableau Qualified Associate
  • Certificación Big Data & Machine Learning Professional emitida por BS Grupo.

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

Inversión

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

o Al contado desde: US$ 3590 (Versión Básica)

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  • Paypal.

DUDAS E INFORMACIÓN

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