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Diploma en Big Data & Machine Learning

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 Diploma en Big Data 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
  • Bogota 29 Abril 2017

Objetivos

Al finalizar el diploma 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 Diploma es necesario que los alumnos lleven su computadora personal.

Estructura Curricular

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

Procesos estándares CRISP-DM. (8 horas cronológicas)

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

Procesamiento, Análisis y Visualización de Data. (8 horas cronológicas)

Big Data con Hadoop. (16 horas cronológicas)

Desarrollo de Modelos Predictivos. (56 horas cronológicas)

Implementación de Modelos Predictivos. (8 horas cronológicas)

Presentación de resultados. (8 horas cronológicas)

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

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


Expositores

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.

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, Investigador Junior en la Universidad de Luxemburgo.

ROLANDO DE LA CRUZ (CHILE)

Ph.D en Estadística por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Actualmente se desempeña como Profesor Adjunto en la Pontificia Católica del Valparaíso e Investigador para el Centro de Análisis y Modelado de Seguridad de la Universidad de Chile. Cuenta con más de 15 años de experiencia en Consultoría y Tutoría en Data Mining, Estadística y Métodos Analíticos, incluyendo asesoría técnica para: D & S, VTR, Ripley, Multitiendas Corona S.A., Mide UC, U-Planner, entre otros.

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.

WIM VAN DER (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.

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.

ALVARO FUENTES (GUATEMALA)

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.

JHOAN FLORES (PERU)

Especialista en Data Mining con SAS e Inteligencia de Negocios por la Universidad Complutense de Madrid - España. Actualmente labora como Sub Gerente Adjunto de Seguimiento de Modelos de Riesgo de Crédito para el Banco de Crédito del Perú.

CALEB TERREL (PERU)

IBM Certified Specialist: SPSS Modeler Professional e IBM Certified Specialist: SPSS Statistics Level 1. Actualmente se desempeña como Consultor en Business Analytics en Spss Andino. Es consultor estadístico, experto en Data Mining , ha desarrollado modelos estadísticos y Machine Learning en la Superintendencia de Mercado de Valores, Ministerio Publico, Osinergmin, Reniec entre otros.


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:

  • Diploma 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:

El presente programa se desarrolla totalizando 168 horas cronológicas en el siguiente horario:

En Lima en una frecuencia mensual:

  • Viernes: De 19:00 horas a 23:00 horas
  • Sábado: De 09:00 horas a 13:00 horas y de 15:00 horas a 19:00 horas
  • Domingo: De 09:00 horas a 13:00 horas

En Bogotá con una frecuencia quincenal:

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

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

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BS Grupo es Learning Partner de LearnQuest para ofrecer cursos oficiales de IBM. LearnQuest es uno de los pocos Global Training Provider seleccionados por IBM.

Beneficios

El programa incluye los siguientes beneficios:

  • Acceso a 168 horas de presenciales en las fechas establecidas.
  • Diploma 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.

Inversión

1 cuota inicial de US$ 690 y 12 cuotas mensuales de US$ 390

o Al contado: US$ 4990

Consulte por nuestras opciones de pago personalizadas y flexibles así como por las opciones de descuentos.

Puede pagar a través de nuestro sitio web con los siguientes medios de pago:

  • Tarjetas de crédito Visa, Mastercard, American Express, Dinners Club, Discover, o JBC.
  • Tarjetas de debito Visa, Visa Electrón o cualquier tarjeta de debito con el logo de Visa.
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