Cursos de Big Data

170 Cursos

电子政务

Experimenta el poder transformador de la tecnología de la información de próxima generación con nuestro curso de Gobernanza Electrónica. A medida que los avances digitales redefinen estilos de vida y métodos de gobernanza, profundizamos en la evolución desde la gestión tradicional hacia la gobernanza digital, explorando el salto de la automatiz.
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商务大数据基础与实务

Este curso es una asignatura profesional para cumplir con los objetivos de formación de talentos universitarios, destinada a proporcionar a los estudiantes un conocimiento básico y comprensión de las tecnologías de big data. La organización del contenido educativo sigue la forma de teoría más caso práctico, donde cada punto de conocimiento se.
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网络与新媒体概论

El curso de Introducción a la Red y Nuevos Medios es ofrecido por la Universidad de Jiangxi, diseñado específicamente para un entorno de universidades aplicadas, con el objetivo de que los estudiantes dominen técnicas de operación y marketing en nuevos medios. El curso utiliza los últimos casos para mejorar la comprensión técnica y el pensamiento.
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智能物流应用

A través del estudio de este curso, los estudiantes podrán comprender las tendencias de desarrollo de la logística inteligente, dominar los conceptos relacionados con la logística inteligente, y conocer las aplicaciones específicas de tecnologías clave como el Internet de las cosas, la computación en la nube, los grandes datos y la inteligencia.
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Cloud Computing and Artificial Intelligence

Este curso cubre la estructura y posibilidades de la Computación en la Nube, enfatizando la fusión de datos con servicios de IA como el IoT, tecnologías clave en la Cuarta Revolución Industrial. También profundiza en las aplicaciones del procesamiento de big data a través del análisis de texto. Los participantes obtendrán comprensión y habilidade.
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电子商务研究专题

Mientras el comercio electrónico está creando milagros, también está expandiendo constantemente sus fronteras. Este curso toma las fronteras del desarrollo del comercio electrónico como objeto y discute las leyes evolutivas y la ecología del comercio electrónico a través de temas específicos, incluyendo la teoría de mercado de dos lados, la t.
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清华大学计算机科学与技术系六十周年系庆学术报告(四)大数据

Como parte de las celebraciones del sexagésimo aniversario del Departamento de Computación de la Universidad de Tsinghua, esta serie de conferencias académicas tiene como objetivo invitar a reconocidos académicos y expertos del ámbito nacional e internacional para realizar ponencias especializadas que introduzcan investigaciones de vanguardia a.
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技术创新简史

Este curso explora profundamente las transformaciones tecnológicas en áreas clave desde la revolución industrial del siglo XVIII, revisando las experiencias históricas de las tres primeras revoluciones industriales. El curso detalla especialmente a los personajes de la innovación tecnológica y su impacto en la sociedad, así como el proceso inte.
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Future Automobiles

En la era de la reforma tecnológica industrial global, caracterizada por la descarbonización, electrificación, inteligencia y conectividad, los vehículos eléctricos inteligentes son fundamentales como nodos móviles conectados, terminales móviles inteligentes y soluciones inteligentes de almacenamiento de energía. Estos vehículos juegan un papel.
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Linear Algebra for Data Science & Machine Learning A-Z 2023

Título del evento: Álgebra Lineal para Ciencia de Datos & Aprendizaje Automático de la A a la Z 2023 Descripción: Sumérgete en los aspectos esenciales del Álgebra Lineal, diseñados específicamente para la Ciencia de Datos, Big Data, Aprendizaje Automático, Ingeniería y Ciencias de la Computación. Este curso completo en Udemy está diseñado para ayud.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 18 hours
sessions On-Demand

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!