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Curso de Big Data, Virtualización y Machine Learning Online

Programa de Curso de Big Data, Virtualización y Machine Learning

Modalidad: Online
Duración 150 horas
Formación práctica / Seguimiento continuo personalizado / Título Propio Universidad San Jorge / Posibilidad de pagos fraccionados.

Descripción

Con este curso aprenderás acerca d ellas bases técnicas más usadas en Big Data, Virtualización y Machine Learning. ¡Qué esperas para ser parte de SEAS!

Lo que diferencia l industria 4,0 es el poder interconectar los sensores y las máquinas entre sí logrando obtener una cantidad de datos e información que no había sido imaginada. A lo largo de la formación conocerás los nuevos modelos y paradigmas creados, como la virtualización o el almacenamiento. Además obtendrás un amplio conocimiento acerca de técnicas de inteligencia artificial y machine learning.  

A quién va dirigido

El curso se encuentra elaborado para que lo realicen todas aquellas personas interesadas en aumentar sus conocimientos en el área.

Objetivos

 Lo que se pretende con esta formación es que los alumnos reconozcan las técnicas principales de Big Data, que son utilizadas hoy en día.

Aprender los conceptos básicos de la virtualización y computación distribuida

Entender los conceptos básicos de estadística descriptiva utilizados normalmente en tratamiento de datos

Temario

INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

El problema del Big Data.?El problema del almacenamiento. El problema del procesado.


INTRODUCCIÓN A LA VIRTUALIZACIÓN

¿Qué es la virtualización?. Aplicaciones de la virtualización local. Centros de datos. Sistemas en la nube.


INTRODUCCIÓN AL TRATAMIENTO DE DATOS

Estadística básica para tratamiento de datos.?Limpieza y preparación de los datos. Búsqueda e ingeniería de características en los datos.?Evaluación del error y elección de sets de entrenamiento y validación.?Elección del método de tratamiento de datos.


VISUALIZACIÓN Y EXPLORACIÓN DE DATOS

Análisis de la muestra.?Análisis temporal.?Análisis multivariable.?Análisis de redes y grafos.


MACHINE LEARNING EN LA INDUSTRIA 4.0 (I)

¿Qué es Machine Learning?.?Modelos de regresión.?Modelos de clasificación.?Detección de anomalías.


MACHINE LEARNING EN LA INDUSTRIA 4.0 (II)

Reducción de dimensiones.?Árboles de decisión.?Composición de modelos: Boosting y Baggin.


MACHINE LEARNING EN LA INDUSTRIA 4.0 (III)

Clasificadores Bayesianos ingenuos.?Algoritmos genéticos.?Redes neuronales clásicas.?Redes neuronales avanzadas.

Titulación obtenida

Culminado el programa los alumnos obtendrán el título universitario propio en Curso de Big Data, Virtualización y Machine Learning, expedido directamente por Universidad San Jorge, con 6 créditos europeos ECTS.

Requisitos

Para acceder a uno de nuestros Cursos Técnicos se debe cumplir alguno de los siguientes requisitos:

Ser mayor de 18 años

En este caso, se expide el título de Curso Técnico indicando el contenido y la duración del estudio en horas. No otorga ECTS.


O cumplir uno de los siguientes requisitos:

Estar en posesión del título de Bachiller o declarado equivalente. También titulados en Bachillerato europeo y en Bachillerato internacional, o equivalentes a títulos de bachiller de sistemas educativos de estados miembros de la Unión Europea o de otros estados no miembros

Estar en posesión de titulación de Técnico Superior de Formación Profesional, o de Técnico Superior en Artes Plásticas y Diseño o Técnico Deportivo Superior

Ser mayor de 25 años con al menos 1 año de experiencia profesional acreditada y relacionada con el contenido de la formación

Ser Titulado universitario

  • En cualquiera de estos casos se expide el título de Curso Técnico indicando el contenido, duración en horas del estudio y créditos ECTS otorgados.

Información Adicional

Podrás trabajar como:

  • Experto en Data mining y Machine Learning
  • Arquitecto de soluciones Big Data / Business Intelligence
  • Administrador y/o desarrollador de sistemas Big Data
  • Analista de datos (Data Analyst)
  • Gestor de Infraestructuras para Big Data
  • Responsable de Seguridad en proyectos Big Data
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