Taller de Desarrollador de Soluciones de Big Data y Machine Learning

INTRODUCCIÓN

Este taller introduce a los estudiantes en técnicas de analítica de datos y explora diferentes escenarios de negocio para construir modelos de Big Data que puedan ser fácilmente analizados, procesados y visualizados con herramientas modernas.

El taller explica la importancia del pasado como factor clave para predecir el futuro a través de la identificación de tendencias y construcción de modelos de Machine Learning que ayudarán a predecir eventos futuros.

OBJETIVOS

Al finalizar el taller los participantes serán capaces de:

  • Entender los fundamentos y técnicas de analítica de datos, así como el funcionamiento de herramientas de Big Data y Machine Learning.
  • Crear soluciones con capacidad de predecir eventos usando Machine Learning.
  • Trabajar con plataformas de Big Data.
  • Integrar Machine Learning con soluciones de procesamiento de datos en tiempo real.

DIRIGIDO A

Profesionales interesados en obtener conocimientos para implementar soluciones de analítica de datos y contribuir a la transformación digital de la empresa mediante la construcción de modelos de análisis predictivo e inteligencia de negocio que faciliten la toma de decisiones.

CREDITAJE

Carrera de Desarrollo de Sistema de Información: 04 créditos extracurriculares.

REQUISITOS

Computadora personal y acceso a internet para las clases sincrónicas y asíncronas.

DETALLES DEL CURSO

Inicio de clases

29 de octubre del 2022

Horario

Sábados y domingos De 4:00 p.m. a 6:15 p.m.

Modalidad

Virtual

Plataforma

Plataforma MS Teams y Moodle

  • Contenido del Curso
  • Metodología
  • Plana Docente
  • Inversión
  • Duración

Contenido del Curso

Contenidos Generales

  • Introducción a la analítica de datos
  • Análisis y visualización de datos
  • Publicación de reportes y dashboards
  • Conceptos básicos de Azure Machine Learning
  • Uso de Azure ML Studio
  • Creación de aplicaciones cliente y servidor con Azure Machine Learning
  • Análisis de regresión con Machine Learning
  • Análisis cluster con Machine Learning
  • Procesamiento de datos en tiempo real en Azure
  • Uso de Azure Machine Learning en soluciones de Big Data

Metodología

Metodología

El programa es 100% síncrono y se utilizará la plataforma MS Teams para las clases virtuales, es decir en las que el docente realizará la exposición de los temas a los alumnos. Además, se contará con la plataforma Moodle donde encontrarás de manera ordenada material del programa y las evaluaciones asignadas.

La metodología es activa y promoverá el trabajo autónomo, el análisis y la creatividad para el desarrollo de aplicaciones con un objetivo empresarial. Se utilizará la exposición, lluvia de ideas, análisis de casos, entre otras estrategias.

Plana Docente

Plana Docente

Paul Javier Manchego Revilla

Master of Science in Computer Science (M.Sc.). Actualmente se desempeña como Gerente de Proyectos de TI. Realizó estudios de Postgrado en la Universidad de Ámsterdam, Holanda, participando en numerosos proyectos de desarrollo e investigación. Ha adquirido su experiencia profesional trabajando en consultoras de TI en Europa, México y Perú. Su experiencia profesional de más de 8 años incluye la gestión de PMO con diferentes marcos conceptuales tales como PMI y SCRUM. Adicionalmente, ha trabajado con el modelo de integración de procesos CMMI para el aseguramiento de la calidad de producción de software.

Inversión

Inversión

S/ 440.00

Precio pronto pago

S/ 420.00

Hasta el 22 de octubre.

Incluye:

  • Material de consulta.
  • Certificado digital a nombre del Instituto del Sur.

Duración

Duración

30 horas académicas
(10 sesiones y 1 sesión de capacitación en plataformas MS Teams y Moodle).

Cursos Relacionados

Curso Virtual

TALLER DE PHOTOSHOP PARA FOTÓGRAFOS – POSTPRODUCCIÓN FOTOGRÁFICA

27 junio, 2022

Lunes y miércoles

Más información
Curso Virtual

CURSO DE MS EXCEL AVANZADO

27 junio, 2022

Lunes, miércoles y viernes

Más información
Curso Online

CURSO ONLINE DE PARRILLAS, CAJA CHINA Y CILINDRO

30 junio, 2022

A elección

Más información