Diplomado en Herramientas de Big Data y Machine Learning.
Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas
MODALIDAD: ONLINE
COBERTURA SENCE
Desarrolla tus competencias con el diplomado en Big Data y Machine Learning modalidad online y semipresencial. A través de los conocimientos que les entregará a todos nuestros participantes, podrán especializar su perfil para los nuevos desafíos que se presentarán.
Con nuestro diplomado en Big Data y Machine Learning descubrirás las herramientas esenciales que conducirán al éxito a cualquier organización. Luego de los conocimientos que vas a adquirir, podrás enfrentar los desafíos de la digitalización actual con profesionalismo y eficacia. Además, detectarás problemas y oportunidades de negocio de manera sencilla y competente.
Descripción del Diplomado.
La era digital ha permitido que la gran cantidad de información que se genera a diario pueda ser procesada, analizada y transformada en datos relevantes, apoyando de esta manera la toma de decisiones estratégicas en la empresa.
El desarrollo tecnológico está cambiando el funcionamiento del mundo entero y de las organizaciones, las que han tenido que adaptarse para lograr la optimización de sus procesos y permanecer vigentes.
La vertiginosa velocidad con las que se genera información hoy en día, presenta un desafío cada vez mayor a quienes deben recopilar, procesar y transformar la información en datos relevantes, para la generación de valor y la toma de decisiones.
El Diplomado en Big Data y Machine Learning, espera aportar a quienes se enfrentan al desafío de generar valor a sus empresas, a través del entendimiento y procesamiento de sus bases de datos.
Razones para estudiar este diplomado.
Este programa tiene como objetivo entregar metodologías y herramientas para el procesamiento y análisis de bases estructuradas y no estructuradas, optimizando el uso de los datos disponibles, tareas, procesos y la toma de decisiones en la empresa.
La gestión de los datos no estructurados se ha convertido en uno de los principales retos que las compañías deben enfrentar, en lo que respecta a la gestión de información y Big Data.
Debido a la diversa naturaleza de los datos no estructurados, existe una infinidad de posibles procesos relacionados con ellos.
Python te propone un patrón lo que te llevará a que te adaptes a un modo de lenguaje de programación para scripting, si requieres algo rápido, en el sentido de la ejecución del lenguaje.
Podrás reconocer el flujo completo en un proyecto de Big Data con datos no estructurados, desde la ingesta hasta la visualización de datos.
¿
A quién va dirigido?
Profesionales técnicos o universitarios que, por la naturaleza de sus funciones, desean conocer herramientas y aplicar técnicas de Big Data para optimizar su gestión, pudiendo procesar información, mejorar procesos y obtener información clave para la toma de decisiones.
Modalidad de Clases.
Online: Estudia a tu ritmo de manera online desde el lugar que tú elijas.
Requisitos de Postulación.
- Título profesional o técnico
- Completar ficha de inscripción
- Copia de cédula de identidad o pasaporte
- Enviar fotocopia de certificado de título y CV con experiencia laboral
- Extranjeros: En caso de ser aceptados al programa deberán presentar su Certificado de Título profesional visado por el Consulado de Chile en el país de origen y por el Ministerio de Relaciones Exteriores en Chile, además de su visa de estudiante al día y su título profesional revalidado por ambos países.
Cursos que componen este Diplomado.
BIG DATA PARA DATOS NO ESTRUCTURADOS
La era digital ha permitido que la gran cantidad de información que se genera a diario pueda ser procesada, analizada y transformada en datos relevantes que apoyen la toma de decisiones en las organizaciones. Sin embargo, la existencia de datos no estructurados hace que esta labor sea compleja y desafiante.
Este curso tiene como objetivo, entregar metodologías y herramientas para el procesamiento y análisis de bases no estructuradas, optimizando el uso de los datos disponibles, tareas, procesos y la toma de decisiones en la empresa.
De esta manera, se podrá conocer los principales tipos de bases de datos no relacionales (clave-valor, documentos, familia de columnas, grafos), las principales herramientas de administración de datos no relacionales (Cassandra, MongoDB, Redis, Azure Storage) y el flujo completo de un proyecto de Big Data con datos no estructurados, desde la ingesta hasta la visualización de datos.
BIG DATA & ANALYTICS
La disponibilidad de datos masivos (Big Data) y el desarrollo de técnicas de análisis están generando nuevas oportunidades y desafíos.
Para enfrentarlos, es necesario saber almacenar, administrar, procesar y analizar grandes cantidades de datos. Pero los desafíos están más allá de la escala, ya que la complejidad de los datos requiere nuevas y poderosas técnicas analíticas.
Dado esto, es crucial tener habilidades para comunicar e interpretar los resultados de este análisis. El curso busca entregar las competencias básicas teóricas para poder comenzar a trabajar con datos rápidamente y permitir que profesionales, que no necesariamente provienen de disciplinas relacionadas con la Ingeniería o la Informática, puedan desarrollar las habilidades requeridas para trabajar y sacar partido de las oportunidades que el escenario de Big Data genera, actualizando sus conocimientos para enfrentar los nuevos desafíos que plantea el mercado.
PYTHON & BASES DE DATOS
Hoy en día, uno de los lenguajes de programación más versátiles y utilizados es Python.
Conocer sus herramientas y funciones es fundamental para todas las personas que se enfrentan al desafío de procesar, analizar y generar valor, de la gran cantidad de información que se obtiene en las organizaciones cada minuto.
Este curso tiene como objetivo, comprender e implementar modelos de aprendizaje para optimizar bases de datos, utilizando este lenguaje de programación. De esta manera, se utilizará Python para la visualización y análisis de datos, la generación automática de reportes, web scrapping e interacción con APIs.
MACHINE LEARNING
En un mundo cada vez más global y digitalizado, las organizaciones se enfrentan al desafío de generar valor con la gran cantidad de información que generan día a día.
El Machine Learning o aprendizaje de máquinas, cobra una importancia fundamental en este desafío, ya que permite que las máquinas aprendan de manera autónoma, para hacer predicciones y obtener información de mejor calidad, identificando oportunidades y mejorando los resultados.
Este curso tiene como objetivo, aplicar técnicas de Machine Learning, a través del conocimiento de los distintos tipos de algoritmos y modelos de aprendizaje, para la optimización del análisis de datos.
De esta manera, se podrá entender qué es Machine Learning, por qué utilizarlo y cuáles son sus desafíos, comprender técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado y conocer e implementar modelos de deep learning.
