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Analíticas de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos (3 módulos)
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Descripción general del programa del curso de Analíticas de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos
Leyenda de símbolos de Analíticas de Big Data y Fundamentos de Ciencia de Datos
Módulo 1: Fundamentos de Ciencia y Analíticas de Big Data
Descripción general del Módulo 1
Lección 1: Cómo entender los datos (6:13)
Ejercicio 1.1
Lección 2: Introducción a Big Data (11:53)
Ejercicio 1.2
Lección 3: Cómo entender los datos en los entornos Big Data (6:22)
Lección 4: Tecnologías empresariales tradicionales que procesan Big Data (7:09)
Lección 5: Introducción al análisis de Big Data (6:34)
Lección 6: Introducción a la analítica de Big Data (12:41)
Ejercicio 1.3
Lección 7: Inteligencia de negocios (BI) y Big Data (5:09)
Lección 8: Visualización de datos y Big Data (3:11)
Ejercicio 1.4
Lección 9: Elementos a tener en cuenta al planear y adoptar Big Data (9:41)
Suplemento: Fundamentos de Big Data
Módulo 2: Conceptos de Análisis y Tecnología de Big Data
Descripción general del Módulo 2
Lección 1: Ciclo de vida del análisis de Big Data
Ejercicio 2.1
Lección 2: Técnicas de análisis estadístico (9:52)
Lección 3: Técnicas de análisis visual (11:23)
Lección 4: Técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) (12:51)
Lección 5: Técnicas de análisis semántico (13:15)
Ejercicio 2.2
Lección 6: Consideraciones tecnológicas de Big Data (8:01)
Lección 7: Mecanismos tecnológicos de Big Data (16:16)
Ejercicio 2.3
Módulo 3: Laboratorio de Análisis y Tecnología de Big Data
Decripción general del Módulo 3
Ejercicio de lectura 3.1: Lectura y socialización enclase: Antecedentes del caso de estudio dePLGM
Ejercicio de laboratorio 3.2: Planear el entorno de Inteligencia de negocios (BI) de Big Data
Ejercicio de laboratorio 3.3: Analizar los datos de fidelidad de los clientes
Ejercicio de laboratorio 3.4: Reducción de la insatisfacción de los clientes
Ejercicio de laboratorio 3.5: Mejorar las ventas en línea de PLGM
Ejercicio de lectura 3.6: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de LHL
Ejercicio de laboratorio 3.7: Planear la integración de datos y el entorno de elaboración de informe
Ejercicio de laboratorio 3.8: Desarrollar una capacidad de personalización del tratamiento
Ejercicio de laboratorio 3.9: Mejorar la capacidad de investigación de LHL
Ejercicio de lectura 3.10 Lectura y socialización en clase Antecedentes del caso de estudio de SWP
Ejercicio de laboratorio 3.11: Análisis de datos (Data Analysis) de medidor inteligente
Ejercicio de laboratorio 3.12: Mejorar la capacidad de predicción de demanda eléctrica
Ejercicio de laboratorio 3.13: Capacidad de gestión de activos e identificación de riesgos
Suplemento: Ejemplo de ejercicios de laboratorio para el examen
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Paso 1 - Realice el examen de prueba (opcional)
Paso 2 - Adquiera el examen de certificación
Paso 3 - Apruebe el examen de certificación
Complementos
Capacitación con instructor
Coaching virtual
Materiales del curso impresos
Suplemento: Fundamentos de Big Data
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