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Cursos de Big Data

186 Cursos

California Institute of Technology Udemy

Data Analytics & Data Science for Executives

Inscríbase ahora en Análisis de Datos para Ejecutivos para desbloquear el poder transformador de los datos. Eleve sus habilidades de liderazgo comprendiendo cómo aprovechar la ciencia de datos, el aprendizaje automático y las tecnologías de big data para obtener resultados estratégicos en los negocios. Adecuado para ejecutivos y líderes empresar.
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Master Course : Big Data for HR, Marketing and Finance 2.0

Desbloquee el poder del Big Data con nuestro completo Curso Maestro, diseñado específicamente para profesionales en RRHH, Marketing y Finanzas. Mejore su competencia en la utilización de aplicaciones de Big Data para impulsar el crecimiento y mejorar la planificación estratégica en varios sectores. Dirigido por expertos de la industria, este c.
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Data Analytics and Artificial Intelligence for Beginners

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Master Course in Sustainable Technologies & Datafication 2.0

Únase al Curso de Maestría en Tecnologías Sostenibles y Dataficación 2.0 y profundice en los ámbitos de la innovación, la sostenibilidad y el emprendimiento. Ofrecido por Udemy, este curso está diseñado para proporcionarle conocimientos y habilidades avanzadas en las áreas de dataficación y economía circular. Nuestro currículo comprensivo abar.
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Data Lake Fundamentals

Descubre el mundo de los data lakes y aprende a aprovecharlos para análisis de datos de vanguardia, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Únete al curso Fundamentos de Data Lake de Udemy para explorar los elementos críticos de la gestión de big data, gobernanza de datos y seguridad. Este curso está diseñado para aquellos que dese.
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Data Analytics for Project Management

Descubra cómo integrar sin problemas los métodos tradicionales de gestión de proyectos con la analítica de datos de vanguardia para mejorar el éxito de los proyectos. Este curso integral de Udemy está diseñado para personas interesadas en mejorar sus habilidades de gestión de proyectos a través de técnicas avanzadas de análisis. Proveedor:.
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Data Lake Fundamentals - A Comprehensive Data Lakes Guide

Desbloquea el potencial del almacenamiento de datos con nuestro curso integral sobre Fundamentos de Data Lake. Sumérgete en lo esencial de los data lakes, explorando conceptos clave como la Arquitectura de Datos, los numerosos Beneficios de los data lakes, estrategias de Implementación, Herramientas esenciales y Mejores Prácticas para gestiona.
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Data Lake Fundamentals: A Quick Intro Guide

Descubre cómo aprovechar el poder de los data lakes en este curso para principiantes en Udemy. Sumérgete en lo esencial de la gestión de datos, almacenamiento y análisis, y desbloquea el potente potencial del big data. Mejora tus habilidades en ingeniería de datos con nuestros módulos de aprendizaje específicos diseñados para proporcionarte c.
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Data Engineering und Data Science – Klarheit in den Schlagwort-Dschungel

Ingeniería de Datos y Ciencia de Datos – Claridad en la Selva de Términos Los términos Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos y Big Data han dominado no solo los titulares de TI durante algunos años. En nuestro curso queremos llenar estos términos con contenido fundamental y seguir los pasos de trabajo típicos de un Científ.
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Apache Spark Essential Training

Capacitación Esencial en Apache Spark Capacitación Esencial en Apache Spark Ponte al día con Spark y descubre cómo aprovechar esta poderosa plataforma para trabajar con grandes volúmenes de datos de manera eficiente y efectiva. Categorías: Cursos de Machine Learning, Cursos de Big Data, Cursos de Análisis de Datos, Cursos de Apache Spark
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Convirtiéndose en un Analista de Big Data: Paso a Paso

El análisis de Big Data es un área relativamente nueva, pero bastante demandada en el mercado laboral. La demanda de científicos de datos está en constante crecimiento. Los Big Data son conjuntos de datos de tamaño muy grande, que también se caracterizan por su diversidad y alta tasa de actualización. Un analista de Big Data es un especialista que identifica e investiga patrones en los datos utilizando herramientas de software especiales.

Visión general de Big Data y AI

La generación y el intercambio de Big Data a través de dispositivos ocurre en casi todas las esferas sociales. Los Big Data son utilizados por gigantes como Google, Uber, IBM, Amazon para optimizar la experiencia del cliente, reducir el riesgo de fraude y amenazas de seguridad de los datos. Los especialistas en Big Data que han realizado cursos de Big Data y AI son necesarios en: marketing, tecnología de búsqueda, ventas al por menor, redes sociales, videojuegos, personalización, tecnología del habla, instituciones financieras y sistemas de recomendación.

Habilidades que obtendrás

No es necesario que un analista tenga una licenciatura en tecnología de la información. Sin embargo, un analista de datos debe entender los procesos de negocio, comprender la estadística, realizar aprendizaje automático y ser capaz de trabajar con herramientas.

Tipos de análisis de datos:

Las tareas del analista también incluyen tareas de Inteligencia de Negocios (BI) y optimización de procesos en producción. Un especialista debe conocer los métodos de análisis de procesos de negocio: SWOT, ABC, IDEF, BPMN, MTP, PDCA, EPC y otros.

Habilidades básicas de un analista de datos:

Además, el analista puede usar Apache Storm, Apache Kinesis, Apache Spark Streaming.

Los especialistas en Big Data necesitan poder construir modelos gráficos utilizando redes bayesianas y neuronales, agrupación y tipos de análisis. Un Científico de Datos, Analista de Datos o Ingeniero de Datos debe tener habilidades para trabajar con Data Lakes, así como seguridad y Gobierno de Datos. Convertirse en un experto te ayudará a desarrollar cada una de estas habilidades en profundidad.

Por qué aprender Big Data y AI?

En la era de la transformación digital, cuando la cantidad de datos se duplica cada dos años, el arte de analizarlos y usarlos se ha convertido no solo en una habilidad importante sino también en una ventaja competitiva clave. En los diferentes campos, tradicionalmente basados en conocimientos y experiencia, el curso de Big Data y aprendizaje automático abre nuevos horizontes. Con la capacidad de analizar datos en profundidad, tenemos una herramienta que nos permite no solo responder a las necesidades educativas actuales, sino también predecirlas, adaptándonos a las realidades cambiantes más rápido que nunca.

Oportunidades de Carrera y Roles Laborales

Echemos un vistazo a los roles principales y vacantes en Big Data y Ciencia de Datos.

Científico de datos

Un científico de datos es un especialista que analiza los datos y desarrolla el aprendizaje automático con Big Data para resolver problemas comerciales. Las responsabilidades clave incluyen:

El científico de datos debe tener un sólido conocimiento de estadísticas, programación y aprendizaje automático.

Ingeniero de datos

El ingeniero de datos es responsable de construir y mantener la infraestructura para el procesamiento de datos. Las responsabilidades clave incluyen:

El ingeniero de datos juega un papel clave en asegurar que los datos estén disponibles y listos para su análisis.

Ingeniero de Big Data

El ingeniero de Big Data desarrolla y mantiene sistemas para procesar grandes cantidades de datos. Las responsabilidades clave incluyen:

El ingeniero de Big Data debe tener un conocimiento profundo de la informática distribuida y Big Data.

Ingeniero de aprendizaje automático

El ingeniero de aprendizaje automático se especializa en el diseño e implementación de modelos de aprendizaje automático. Las responsabilidades clave incluyen:

El ingeniero de aprendizaje automático debe tener un sólido conocimiento de aprendizaje automático y programación.

Demanda de la industria

Big Data y AI son dos campos en rápido desarrollo que juegan un papel clave en el mundo actual. Big Data se refiere al procesamiento y análisis de enormes cantidades de datos que no pueden ser procesados con métodos tradicionales. La Ciencia de Datos, por otro lado, implica el uso de métodos estadísticos, aprendizaje automático y otras tecnologías para extraer conocimientos e ideas de los datos. Estos campos son de gran importancia para los negocios, la ciencia y la tecnología ya que permiten una toma de decisiones mejor informada y el desarrollo de productos y servicios innovadores!