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Curso Experto Data Science, Big Data y Data Analytics del centro Grupo ATRIUM TIC

Programa de Curso Experto Data Science, Big Data y Data Analytics

Modalidad: Online
Precio: 2636 €

Descripción

No pierdas esta oportunidad y fórmate con nosotros en Curso Experto Big Data Science.

¿Estás interesado en trabajar en un empresa gestionando grandes bases de datos? Por medio de esta formación vas a adquirir los conocimientos específicos para convertirte en un experto en Data Science, Big Data y Data Analytics, todo esto de forma sencilla, adaptada a tus horarios y en tiempo récord. 

A quién va dirigido

Este Curso Experto Data Science, Big Data y Data Analytics, está orientado a toda persona interesada en programación de datos.

Objetivos

Adquirir nuevos conocimientos relacionados con el sector. Herramientas y librerías que aprenderás:

  • Python

  • Linux

  • Jupyter Lab

  • Pycharm

  • AWS

  • Spark (PySpark, Spark MLlib, PySpak Pandas)

  • Hadoop (HDFS, YARN)

  • Mongo DB

  • NumPy

  • Pandas

  • Matplotlib

  • Sklearn

  • ChatGPT

  • DALL·E 3

  • OpenAI API

  • Chatbots

Temario

1) Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data (6 sesiones)

Principales componentes de un sistema informático. Sistemas Operativos, para que sirven, que tipos hay y cómo funcionan…

Introducción a GNU/Linux

GNU/Linux Avanzado

Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)

Introducción teórica a las tecnologías Big Data: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud…

2) Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python (12 sesiones)

Introducción a los lenguajes de programación

Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos

Python: Funciones y Scope

Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones

Python: Módulos y Uso de librerías de Python

3) Módulo 3: Análisis de Datos con Python (5 sesiones)

Python: Librerías básicas de Data Science: Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn…

Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos

Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales

4) Módulo 4: Introducción al Machine Learning (2 sesiones)

Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo. 

Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.

4.1) Módulo 4.1: Introducción a la IA Generativa (3 sesiones)

¿Como aprovechar los recientes avances en IA generativa? Panorama actual de tecnologías más relevantes por campo:

• Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA…

• Imagen: Dalle, Midjourney, Stable Diffusion…

¿Qué es el Prompt Engineering? ¿Es quizás una de las profesiones del futuro¿ 

- Usando la API de Open AI para crear nuestros primeros chatbots basados en ChatGPT.

5) Módulo 5: Bases de Datos Big Data (5 sesiones)

Introducción a las Bases de datos SQL

Programación en Python con SQLite

Bases de datos NoSQL: Clave-Valor, Columnares, Documentales y de Grafos

Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB (PyMongo)

6) Módulo 6: Procesamiento Distribuido (4 sesiones)

Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido: Ingestión, Almacenamiento, Gestión de Recursos, Cálculo Distribuido…

Hadoop

Introducción a Spark: pySpark y DataFrame API

Machine Learning con Spark ML

PySpark Pandas

7) Módulo 7: TFM (Opcional) (2 meses)

El alumno presentará una propuesta de proyecto de en el que se utilicen tecnologías Big Data y lenguaje de Python para resolver un caso de negocio al docente.

Herramientas y librerías que aprenderás. 

Python

Linux

Jupyter Lab

Pycharm

AWS

Spark (PySpark, Spark MLlib, PySpak Pandas)

Hadoop (HDFS, YARN)

Mongo DB

NumPy

Pandas

Matplotlib

Sklearn

ChatGPT

DALL·E 3

OpenAI API

Chatbots

Titulación obtenida

Recibirás:

  • Máster en Data Science, Big Data y Data Analytics
  • Iniciación a GNU
  • Linux Curso avanzado de Desarrollo en Python 
  • Curso avanzado de Análisis de datos y visualización con Python 
  • Curso avanzado en Big Data 
  • Iniciación al Machine Learning

Requisitos

  1. No son necesarios requisitos académicos previos, es aconsejable tener conocimientos del funcionamiento de un sistema Big Data.

Información Adicional

Prácticas en empresa Garantizadas en empresas tecnológicas

 

Bolsa de Empleo Acceso a bolsa de empleo y a taller de búsqueda de empleo impartido por expertos de recursos humanos especializados en contratación de perfiles tecnológicos.

Metodología Online con clases en directo

 

Salidas Laborales_ 

  • Científico de Datos
  • Analista de Datos
  • Especialista Ingeniero de Datos
  • Especialista en Machine Learning

Además , gracias nuestra formación en Python podrás optar a más empleos

  • Seguridad Informática
  • Desarrollador de Software
  • Desarrollar Web
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