OFERTA EDUCATIVA

Consultas para Ciencia de Datos

Información General

Desarrollar habilidades para el uso de tecnologías que permiten explotar de forma ágil los datos para su exploración y visualización, así como para la preparación de los mismos para la aplicación de modelos avanzados.

El alumno aprenderá las principales técnicas, modelos y herramientas utilizados para atacar problemas clásicos de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.

Duración:  48 horas

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Requisitos

Computadora portátil con 8 GB en memoria RAM; y Windows 10. Además, de espacio suficiente en el disco duro para descargar aplicaciones cuando sea requerido.

Perfil del Alumno

A todo profesional en las diversas áreas del conocimiento interesado en adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para el análisis de grandes bases de datos.

Es deseable que el profesionista posea:

  • Conocimientos intermedios en álgebra, probabilidad y estadística
  • Habilidades avanzadas de programación en Python
  • Conocimientos intermedios en SQL

 

Al finalizar:

Identificaras las principales limitantes científicas que impiden a un técnico de datos trabajar con modelos más sofisticados de grandes volúmenes de datos.

Aplicarás de forma profesional las herramientas de visualización de datos.

 

TEMARIO:

Tema 1.- Introducción a tecnologías para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos

  1. Fundamentos de Hadoop (HDFS y Mapreduce)
  2. Ecosistema Hadoop
  3. Uso de sistemas de almacenamiento en la nube

 

Tema 2.- Introducción a las bases de datos relacionales y SQL

  1. Modelo entidad relación y modelado de datos
  2. Configuración de bases de datos en la nube
  3. Introducción a SQL

 

Tema 3.- Consultas avanzadas de SQL

  1. Uniones de tablas
  2. Operadores aritméticos y lógicos
  3. Funciones incorporadas para manipulación de datos

 

Tema 4.- Manipulación de datos con Python y SQL

  1. Conexión a una instancia de bases de datos en la nube
  2. Manipulación de datos con Python Pandas

 

Tema 5.- Visualizaciones con Python

  1. Matplotlib
  2. Pandas y matplotlib

 

Tema 6.- Datos almacenados en sistemas de archivos

  1. Introducción a Apache Hive
  2. Introducción a Apache Spark

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