Cursos de Big Data

170 Cursos

智能社会中的知识产权法

En el contexto de la construcción de nuevas humanidades, este curso ofrece una oportunidad única de aprendizaje en leyes, basado en inteligencia artificial y leyes, centrado en la ley de propiedad intelectual. El contenido del curso sigue de cerca el desarrollo de la tecnología inteligente y la sociedad, a través de la combinación de teoría y.
course image

科技与社会

Este curso examina la ciencia y la tecnología desde la perspectiva cruzada de la filosofía de la tecnología y la sociología de la ciencia, especialmente bajo la guía del marxismo, analizando las características esenciales y la estructura del sistema de la tecnología moderna. Asimismo, resume y generaliza los motores internos y los modelos de.
course image

大数据技术与应用

Este curso se centra en una serie de conferencias sobre Big Data, destacando la practicidad, fomentando el interés y la motivación de los estudiantes, promoviendo la combinación de teoría y práctica, e inspirando la innovación tecnológica de los estudiantes. Se enfoca en integrar ejemplos aplicados para comprender profundamente los métodos teór.
course image

管理信息系统-大数据赋能与模式创新

Diseño del curso El diseño del curso es sistemático y completo, centrado en los dos temas principales “usar bien el sistema” y “construir bien el sistema”. Está dividido en diez capítulos, respondiendo a preguntas como “¿Qué es el sistema de información gerencial?” (Capítulos 1 y 2), “¿Cuáles son las bases tecnológicas?” (Capítulos 3-5), “¿Para.
course image

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.
course image

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.
course image

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.
course image

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.
course image

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.
course image

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.
course image

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!