Análisis de macrodatos
( 25 Módulos )

módulo #1
Introducción a Big Data
Definición de Big Data, sus características e importancia en la toma de decisiones empresariales

módulo #2
Descripción general de la analítica de Big Data
Comprensión de los diferentes tipos de analítica y el papel de la analítica de Big Data en los negocios

módulo #3
Tecnologías de Big Data
Descripción general de Hadoop, Spark, bases de datos NoSQL y otras tecnologías de Big Data

módulo #4
Ecosistema Hadoop
Análisis en profundidad de Hadoop, incluidos HDFS, MapReduce y YARN

módulo #5
Conceptos básicos de Spark
Introducción a Apache Spark, su arquitectura y casos de uso

módulo #6
Bases de datos NoSQL
Comprensión de los diferentes tipos de bases de datos NoSQL, incluidas las bases de datos de clave-valor, de documentos y de gráficos

módulo #7
Ingestión y procesamiento de datos
Recopilación, procesamiento y almacenamiento de Big Data con herramientas como Flume, Kafka y NiFi

módulo #8
Almacenamiento y gestión de datos
Diseño e implementación de soluciones de almacenamiento de datos con HDFS, HBase y Cassandra

módulo #9
Almacenamiento de datos y ETL
Construcción de almacenes de datos y realización de operaciones ETL (Extracción, Transformación, Carga)

módulo #10
Herramientas de análisis de big data
Descripción general de las herramientas de análisis de big data, incluidas Hive, Pig y Spark SQL

módulo #11
Conceptos básicos de aprendizaje automático
Introducción a los conceptos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado

módulo #12
Aprendizaje automático con Spark
Construcción de modelos de aprendizaje automático con Spark MLlib y Spark ML

módulo #13
Aprendizaje profundo con big data
Introducción a los conceptos y técnicas de aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales y las redes neuronales convolucionales

módulo #14
Análisis de texto y NLP
Análisis y procesamiento de datos no estructurados mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP)

módulo #15
Visualización de datos para big data
Visualización de información de big data mediante herramientas como Tableau, Power BI y D3.js

módulo #16
Casos de uso y aplicaciones de big data
Exploración de casos de uso y aplicaciones del mundo real de Análisis de big data en diversas industrias

módulo #17
Seguridad y gobernanza de big data
Garantizar la seguridad, la privacidad y el cumplimiento de los datos en entornos de big data

módulo #18
Análisis de big data con Python
Uso de Python para el análisis de big data, incluida la manipulación, la visualización y el aprendizaje automático

módulo #19
Análisis de big data con R
Uso de R para el análisis de big data, incluida la manipulación, la visualización y el aprendizaje automático

módulo #20
Análisis de big data en la nube
Implementación de análisis de big data en plataformas de la nube, como AWS, Azure y GCP

módulo #21
Análisis de big data en tiempo real
Diseño e implementación de soluciones de análisis de big data en tiempo real utilizando herramientas como Apache Storm y Apache Flink

módulo #22
Calidad y gobernanza de big data
Garantizar la calidad, la integridad y la gobernanza de los datos en entornos de big data

módulo #23
Estudios de caso de análisis de big data
Exploración de estudios de casos del mundo real e historias de éxito de análisis de big data en diversas industrias

módulo #24
Mejores prácticas de análisis de big data
Mejores prácticas y pautas para implementar análisis de big data proyectos

módulo #25
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la carrera de Big Data Analytics

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