Conocer la problemática de big data, las plataformas más importantes y las técnicas que permiten manejar esa data.
Conocer las principales aplicaciones de ciencia de datos y machine learning.
Comprender e implementar los principales algoritmos de machine learning.
Presentar visualmente grandes volúmenes de datos en forma efectiva.
¿A quién está dirigido?.
Dirigido a profesionales que se desempeñen en áreas que manejan datos o que necesiten comprender y analizar los datos y la estadística del negocio; a estudiantes, emprendedores y empresarios interesados en entender las bases y el alcance de la minería de datos y de modelos de aprendizaje automático.
Malla Académica.
Módulo 1: Aproximación al Aprendizaje con Tecnologías.
Módulo 2: Técnicas de Big Data para Machine Learning.
Módulo 3: Aplicaciones de Machine Learning y Ciencia de Datos.
Módulo 4: Visualización de Información en la Era del Big Data.
Módulo 5: Python para Machine Learning.
Descripción de Asignaturas.
Módulo 1: Aproximación al Aprendizaje con Tecnologías
Este módulo se orienta a fortalecer las competencias para la navegación en la plataforma de nuestra casa de estudios, utilizando herramientas didáctico-pedagógicas para realizar actividades mediadas por tecnologías en función del logro de resultados de aprendizaje en los cursos.
Módulo 2: Técnicas de Big Data para Machine Learning
Este módulo aborda el uso y los módulos de procesamiento de datos estructurados de Apache Spark para análisis de datos y machine learning.
Módulo 3: Aplicaciones de Machine Learning y Ciencia de Datos
Este módulo analiza las aplicaciones a transacciones estructuradas, texto, audio e imagen y video.
Módulo 4: Visualización de Información en la Era del Big Data
Este módulo comprende una introducción a la visualización de información y el uso del modelo anidado para gráficos simples y avanzados.
Módulo 5: Python para Machine Learning
Este módulo aborda el análisis, procesamiento y visualización de datos a través de Python.