NOSOTROS CRONOGRAMA FRANQUICIA BLOG CONTACTO ACCESO SISTEMA ACADEMICO

ARCITURA

Fundamentos de Análisis y Ciencia de Big Data

Código: ARC-104


Este curso proporciona una descripción detallada de las áreas temáticas esenciales relacionadas con la ciencia de datos. Y técnicas de análisis relevantes y únicas para Big Data con énfasis en el análisis y los análisis deben llevarse a cabo individual y colectivamente en apoyo de las distintas características, requisitos y desafíos asociados con los conjuntos de datos de Big Data.

 Propuesta de Valor: ARCITURA

 Duración: 24 Horas

Áreas de Conocimiento:
BIG DATAREDES Y TELECOMUNICACIONES

Exportar Contenido a PDF

   AUDIENCIA


  • Cualquier persona que esté interesada en ampliar sus conocimientos en Big Data y deseen cubrir unas necesidades no satisfechas por las tecnologías existentes en el almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de datos.

   PRE REQUISITOS


  • No hay requisitos previos.

   OBJETIVOS


  • Ciencia de datos, minería de datos y modelado de datos.
  • Categorías de conjuntos de datos de Big Data
  • Conjuntos de datos de gran volumen, alta velocidad, gran variedad, alta veracidad y gran valor
  • Análisis de datos exploratorios (EDA)
  • Resúmenes numéricos, reglas y reducción de datos de EDA
  • Tipos de análisis de EDA, incluidos Univariante, Bivariante y Multivariante
  • Estadísticas esenciales, incluidas categorías de variables y matemáticas relevantes
  • Análisis estadístico, incluyendo descriptivo, inferencial, covarianza, prueba de hipótesis, etc.
  • Medidas de variación o dispersión, rango intercuartílico y valores atípicos, puntuación Z, etc.
  • Probabilidad, Frecuencia, Estimadores estadísticos, Intervalo de confianza, etc.
  • Data Munging y aprendizaje automático
  • Variables y notaciones matemáticas básicas
  • Medidas estadísticas e inferencia estadística
  • Análisis de datos confirmatorios (CDA)
  • Prueba de hipótesis CDA, hipótesis nula, hipótesis alternativa, significación estadística, etc.
  • Distribuciones y técnicas de procesamiento de datos
  • Discretización, agrupación y agrupación de datos
  • Técnicas de visualización, incluyendo gráfico de barras, gráfico de líneas, histograma, polígonos de frecuencia, etc.
  • Predicción de regresión lineal, error cuadrático medio y coeficiente de determinación R2, etc.
  • Agrupación de k-medias, distorsión de agrupación, valores de características perdidas, etc.
  • Resúmenes numéricos

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



  • Certificado oficial ARCITURA.
  • Este curso es parte de la ruta de certificaciones de:
    • Científico Certificado en Big Data
    • Consultor de Big Data Certificado

   CONTENIDO



1. CIENCIA DE DATOS, MINERÍA DE DATOS Y MODELADO DE DATOS


2. CATEGORÍAS DE CONJUNTOS DE DATOS DE BIG DATA


3. CONJUNTOS DE DATOS DE ALTO VOLUMEN, ALTA VELOCIDAD, ALTA VARIEDAD, ALTA VERACIDAD Y ALTO VALOR


4. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS (EDA)


5. RESÚMENES NUMÉRICOS, REGLAS Y REDUCCIÓN DE DATOS DE EDA


6. TIPOS DE ANÁLISIS DE EDA, INCLUIDOS UNIVARIADO, BIVARIADO Y MULTIVARIADO


7. ESTADÍSTICAS ESENCIALES, INCLUIDAS CATEGORÍAS DE VARIABLES Y MATEMÁTICAS RELEVANTES


8. ANÁLISIS ESTADÍSTICO, INCLUIDO DESCRIPTIVO, INFERENCIAL, COVARIANZA, PRUEBA DE HIPÓTESIS, ETC.


9. MEDIDAS DE VARIACIÓN O DISPERSIÓN, RANGO INTERCUARTÍLICO Y VALORES ATÍPICOS, Z-SCORE, ETC


10. PROBABILIDAD, FRECUENCIA, ESTIMADORES ESTADÍSTICOS, INTERVALO DE CONFIANZA, ETC.


11. MANEJO DE DATOS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO


12. VARIABLES Y NOTACIONES MATEMÁTICAS BÁSICAS


13. MEDIDAS ESTADÍSTICAS E INFERENCIA ESTADÍSTICA


14. ANÁLISIS DE DATOS CONFIRMATORIOS (CDA)


15. PRUEBA DE HIPÓTESIS CDA, HIPÓTESIS NULA, HIPÓTESIS ALTERNATIVA, SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA, ETC.


16. DISTRIBUCIONES Y TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DE DATOS


17. DISCRETIZACIÓN DE DATOS, BINNING Y AGRUPAMIENTO


18. TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN, INCLUYENDO GRÁFICA DE BARRAS, GRÁFICA DE LÍNEAS, HISTOGRAMA, POLÍGONOS DE FRECUENCIA, ETC.


19. PREDICCIÓN DE REGRESIÓN LINEAL, ERROR CUADRÁTICO MEDIO Y COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN R2, ETC.


20. AGRUPAMIENTO K-MEDIAS, DISTORSIÓN DEL AGRUPAMIENTO, VALORES DE CARACTERÍSTICAS FALTANTES, ETC.


21. RESÚMENES NUMÉRICOS



   BENEFICIOS



  • Al finalizar el curso serás capaz de realizar técnicas de análisis relevantes para Big Data.

   INVERSIÓN



La inversión incluye: Material de estudio oficial de ARCITURA, certificados e impuestos de ley.

  • En los cursos presenciales proveemos de una computadora por persona y refrigerios.
  • En los cursos virtuales las plataformas interactivas y acceso al aula virtual de recursos.
  • Certificado oficial ARCITURA .