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ARCITURA

Laboratorio de Análisis y Ciencia de Big Data

Código: ARC-106


Este módulo del curso cubre una serie de ejercicios y problemas diseñados para poner a prueba la capacidad para aplicar el conocimiento de los temas tratados previamente en los módulos del curso 4 y 5.
Completar este laboratorio ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención, además resultará práctico en el análisis de Big Data, las prácticas científicas a medida que se aplican y combinan para resolver problemas del mundo real.

 Propuesta de Valor: ARCITURA

 Duración: 24 Horas

Áreas de Conocimiento:
BIG DATAREDES Y TELECOMUNICACIONES

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   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


  • Fomentar una comprensión integral de cómo se pueden aplicar diferentes técnicas de análisis de datos para resolver problemas en entornos de Big Data.
  • Realizar predicciones importantes y relevantes que ofrecen un mayor valor comercial.

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



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

   CONTENIDO



1. CATEGORÍAS DE CONJUNTOS DE DATOS DE BIG DATA

1.1. ALTO VOLUMEN
1.2. ALTA VELOCIDAD
1.3. GRAN VARIEDAD
1.4. ALTA VERACIDAD
1.5. ALTO VALOR


2. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

2.1. RESUMENES NUMÉRICOS
2.2. REGLAS
2.3. PARCELAS
2.4. REDUCCIÓN DE DATOS
2.5. TIPOS DE ANÁLISIS


3. ESTADÍSTICA MATEMÁTICAS

3.1. RANGO INTERCUARTILICO (IQR)
3.2. MEDIO
3.3. MEDIANO
3.4. MODO
3.5. ROBUSTEZ
3.6. RANGO
3.7. CUANTIL
3.8. QUINTIL
3.9. CUARTILLA
3.10. PERCENTIL
3.11. POBLACIÓN
3.12. PARCIALIDAD
3.13. DIFERENCIA
3.14. DESVIACIÓN ESTÁNDAR
3.15. PUNTUACIÓN Z
3.16. DISTRIBUCIONES


4. ANÁLISIS ESTADÍSTICO

4.1. ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS
4.2. ESTADÍSTICA INFERENCIAL
4.3. CORRELACIÓN
4.4. COVARIANZA
4.5. EVALUACIÓN DE LA HIPÓTESIS


5. CATEGORÍAS DE VARIABLES ESTADÍSTICAS

5.1. NOMINAL
5.2. ORDINAL
5.3. BINARIO
5.4. CUANTITATIVO
5.5. INDEPENDIENTE
5.6. ALEATORIO
5.7. CUALITATIVO


6. VISUALIZACIÓN

6.1. GRÁFICO DE BARRAS
6.2. GRÁFICO DE LÍNEAS
6.3. HISTOGRAMA
6.4. POLÍGONO DE FRECUENCIA
6.5. GRÁFICO DE DISPERSIÓN
6.6. DIAGRAMA DE TALLO Y HOJA
6.7. TABULACIÓN CRUZADA
6.8. DIAGRAMA DE CAJA Y BIGOTES
6.9. GRÁFICO DE CUANTILES-CUANTILES (Q-Q)
6.10. TRAMA DE CELOSIA


7. CLASIFICACIÓN

7.1. LINEAR REGRESSION
7.2. REGRESIÓN LOGÍSTICA
7.3. ÁRBOLES DE DECISIÓN
7.4. PREPODA
7.5. POSPODA
7.6. DIVISIÓN DE CARACTERÍSTICAS
7.7. ENTROPÍA
7.8. GANANCIA DE INFORMACIÓN
7.9. REGLAS DE CLASIFICACIÓN
7.10. MODO BASADO EN REGLAS
7.11. INGENUO BAYES
7.12. TEOREMA DE BAYES
7.13. ALISADO DE LAPLACE


8. MODELADO

8.1. ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
8.2. MODELOS ESTADÍSTICOS
8.3. MODELADO PREDICTIVO
8.4. VECTOR DE CARACTERÍSTICA
8.5. INSTANCIA / EJEMPLO
8.6. OBJETIVO
8.7. CONCEPTO


9. MEDIDAS DE EVALUACIÓN DEL MODELO

9.1. SENSIBILIDAD
9.2. ESPECIFICIDAD
9.3. RECORDAR
9.4. PRECISIÓN
9.5. EXACTITUD
9.6. TASA DE ERROR
9.7. PUNTUACIÓN F
9.8. MATRIZ DE CONFUSIÓN
9.9. VALIDACIÓN CRUZADA
9.10. SESGO-VARIANZA


10. DETECCIÓN DE VALORES ATÍPICOS

10.1. TIPOS DE VALORES ATÍPICOS
10.2. TÉCNICAS ESTADÍSTICAS


11. IDENTIFICACIÓN DE PATRONES

11.1. REGLAS DE ASOCIACIÓN
11.2. ALGORITMO A PRIORI
11.3. AGRUPAMIENTO
11.4. ANALÍTICA DE TEXTO



   BENEFICIOS



  • Al finalizar el curso te será práctico el análisis de 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 .