COGNOS - Capacitación

Big Data Professional Certificate (BDPC)

Código: BDPC-001

CertiProf® ofrece la certificación profesional en Big Data, para comprender la importancia del análisis de datos y cómo pueden obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

Big Data se refiere a un conjunto de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales.

Esta certificación tiene como propósito enseñar a profesionales y organizaciones a identificar los problemas de una forma comprensible utilizando Big Data, para proporcionar soluciones útiles con la gran cantidad de información y con datos que pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que se considere adecuada.

Propuesta de Valor: CERTIPROF

Duración: 20 Horas

Áreas de Conocimiento:

GERENCIAL BIG DATA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y DATA ANALITICS CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL METODOLOGIAS AGILES

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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, como es el almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de datos.

PRE REQUISITOS

No existen requisitos previos formales para esta certificación.

OBJETIVOS

Conocer las diferencias entre Big Data y datos convencionales.
Aprender las 4 V’s de Big Data: Volumen, velocidad, variedad y veracidad.
Comprender Big Data y sus poderosos beneficios comerciales.
Apreciar los principales desafíos tecnológicos en la administración de Big Data.
Relacionarse con las soluciones tecnológicas claves para abordar esos desafíos.

CERTIFICACIÓN DISPONIBLE

Este curso lo prepara para el examen que lo certifica como: Big Data Professional Certificate BDPC.
Tipo de Certificación: Profesional.
Código de certificación: BDPC.
Detalles del Examen: Formato: Pregunta de opción múltiple. Preguntas: 40. Idioma: Inglés / Portugués. Puntuación de aprobación: 24/40 o 60%. Duración: 60 minutos. Entrega: Este examen está disponible en línea. Supervisado: Quedará a criterio del Socio.

CONTENIDO

1. CONCEPTOS INICIALES

1.1. DATOS MASIVOS
1.2. BIG DATA
1.3. LAS 7VS DEL BIG DATA
1.4. MAPREDUCE

2. DATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO

2.1. LOS DATOS
2.2. LAS BASES DE DATOS
2.3. MODELOS DE DATOS
2.4. PROCESAMIENTO DE DATOS

3. INFORMACIÓN

3.1. CARACTERÍSTICAS DEPENDIENTES DEL PROCESO UTILIZADO, EL DOMINIO Y LA INTERPRETACIÓN
3.2. CLÚSTERES DE DATOS O SISTEMAS DISTRIBUIDOS

4. CONOCIMIENTO

4.1. PERSPECTIVA, EFICACIA Y PROPÓSITO
4.2. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA GENERAR CONOCIMIENTO

5. EVOLUCIÓN DE BIG DATA

5.1. LAS TRES GRANDES FASES DE LA EVOLUCIÓN DE BIG DATA
5.2. LOS PUNTOS CLAVE A TRAVÉS DEL TIEMPO PARA EL BIG DATA
5.3. TENDENCIAS ACTUALES

6. GOBERNANZA DE DATOS

6.1. DEFINICIÓN
6.2. PRINCIPALES ACTIVIDADES DEL GOBIERNO DE DATOS
6.3. VENTAJAS DEL GOBIERNO DE DATOS
6.4. ROLES EN EL GOBIERNO DE DATOS

7. APLICACIONES DE BIG DATA

8. PROYECTOS DE BIG DATA CON BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

8.1. ¿QUÉ ES EL BI?
8.2. MÉTODOS DE BI
8.3. LOS DATA WAREHOUSES (ALMACENES DE DATOS)
8.4. EVOLUCIÓN DEL BI Y ANALYTICS FRENTE A ORIENTACIÓN Y TÉCNICAS

9. LA METODOLOGÍA CRISP-DM. BIG DATA PARA LA MINERÍA DE DATOS

9.1. METODOLOGÍA CRISP-DM
9.2. METODOLOGÍA CRISP-DM COMO EVOLUCIÓN DE LA METODOLOGÍA SEMMA

10. ANÁLISIS DE DATOS

10.1. TIPOS DE ANÁLISIS
10.2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
10.3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
10.4. HABILIDADES PARA EL ANÁLISIS DE DATOS

11. TECNOLOGÍAS PARA BIG DATA

11.1. ARQUITECTURA DE REFERENCIA NIST
11.2. ARQUITECTURA BIG DATA PROPUESTA POR MICROSOFT
11.3. ARQUITECTURA MAPREDUCE
11.4. ARQUITECTURA NOSQL

12. FRAMEWORKS DE DATOS MASIVOS

12.1. FRAMEWORKS DE APACHE
12.2. OTROS FRAMEWORKS DE DATOS MASIVOS
12.3. COMPUTACIÓN EN LA NUBE (CLOUD COMPUTING)

CERTIPROF