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DIPLOMADO EN BIG DATA

Hoy en d铆a, el relativo bajo costo de los sistemas de computaci贸n ha puesto al alcance de un gran n煤mero de empresas la tecnolog铆a necesaria, para abordar problemas complejos, en diversas disciplinas del 谩mbito cient铆fico, industrial y organizacional.

El Diplomado en Big Data capacita a profesionales del an谩lisis de la informaci贸n, para explotar, eficientemente, los recursos computacionales que permiten el aprovechamiento de grandes vol煤menes de datos, sin sacrificar su confiabilidad y seguridad.

El egresado comprende las herramientas, m茅todos y t茅cnicas de soluci贸n y optimizaci贸n, tanto en hardware como en software, que permiten el manejo de grandes vol煤menes de datos con soluciones de c贸mputo intensivo.

  • Objetivo

    Formar profesionales que sean capaces de concebir, diseñar, gestionar y liderar proyectos en el área de Big Data.

  • Duraci贸n

    El contenido program谩tico del diplomado contempla una duraci贸n de 160 horas acad茅micas.

  • Dirigido A

    Profesionales en informática/computación, analistas de información, de instituciones públicas o privadas, que posean un título en el área de las tecnologías de información, administración, contaduría, economía, entre otros. Este curso está diseñado para el desarrollo del perfil de analistas de información con conocimientos básicos de estadística, así como también con conocimientos básicos de soluciones de Inteligencia de Negocios y Minería de Datos.

  • Inicio

    Cohorte I-2016: Enero-Mayo

    Cohorte II-2016: Mayo-Septiembre

    Cohorte III-2016: Noviembre-Febrero

Plan de Estudios

  • Fundamentos de Big Data y el proyecto Hadoop - 30 horas
  • Fundamentos de la programación MapReduce - 45 horas
  • Fundamentos de las bases de datos NoSQL - 45 horas
  • Desarrollo del Proyecto Final - 40 horas
imagen de perfil de Jose Sosa

Jose Sosa

Lic. en Ciencias de la Computación, especialista en Advanced Analytics.

Requisitos

Para postularse a este programa de estudio, es necesario:

  • Tener conocimientos básicos estadística, Minería de Datos y procesos de Inteligencia de Negocios.
  • Conocimientos en el Lenguaje R como herramienta para el análisis de datos, inferencia estadística y modelado de aprendizaje automático.