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BIG DATA

Toolkit Para El Análisis De Big Data

Código: BIG-000


El objetivo de este curso modular es dotar a los participantes de los instrumentos de análisis financiero y econométrico básico a través de métodos y técnicas de contrastación empírica, para explicar el funcionamiento de procesos, modelos y fenómenos relacionados a los riesgos en finanzas y su interacción con la economía a través de la evaluación y aplicación de casos concretos de uso actual en las finanzas modernas.

Como objetivo general del curso centra su desarrollo en dotar de las habilidades básicas que un Data Scientist necesita a la hora de emprender su trabajo como analista de Big Data.
La asignatura se desarrolla en base a los Programas Analíticos de COGNOS y la práctica moderna en las aplicaciones con el apoyo técnico de Todo Econometría.

 Propuesta de Valor: BIG DATA

 Duración: 45 Horas

Áreas de Conocimiento:
AUDITORIA – FINANZAS Y ESTADISTICASBIG DATAREDES Y TELECOMUNICACIONES

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   AUDIENCIA


Este curso está dirigido a:

  • Personal de Análisis en Banca, Seguros, estudiantes universitarios, público en general.
  • Licenciados en Física, Estadística, Matemáticas, Ciencias Económicas y Financieras, e Ingenierías.

   PRE REQUISITOS


  • Preferiblemente nociones en: Bases de datos, estadística, Linux, R, programación, algoritmos, SQL, regresiones.

   OBJETIVOS


  • Desarrollar la habilidad técnica de desarrollar y derivar los teoremas matemáticos estadísticos que fundamentan la Teoría del Riesgo Financiero aplicada al análisis econométrico.
  • Desarrollar habilidades de programación en R, SQL, Python y otros para automatizar procesos.
  • Desarrollar la capacidad de abstracción para crear sus propios modelos que interpreten la realidad que el analista enfrente en su día a día laboral.
  • Realizar reportes profesionales con sus resultados.

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



  • Certificación emitida por COGNOS.

   CONTENIDO



1. TEMA 0: MÓDULOS ESPECÍFICOS

1.1. ANALÍTICA WEB
1.2. CUSTOMER ANALYTICS: MARKETING, PRICING Y REDES SOCIALES
1.3. CURSO DE PROGRAMACIÓN EN R Y PYTHON


2. TEMA I: INTRODUCCIÓN / BUSINESS CASE

2.1. BIG DATA: CONCEPTOS, RETOS Y OPORTUNIDADES
2.2. DATA SCIENCE TOOLKIT
2.3. MEDICIÓN PARA EL NEGOCIO
2.4. ASPECTOS LEGALES Y ÉTICOS DEL BIG DATA


3. TEMA II: GESTIÓN DE PROYECTOS

3.1. MÉTODOS ÁGILES EN BIG DATA (TEAMWORK, SCRUM)


4. TEMA III: HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS

4.1. ENTORNOS DE DATA SCIENCE
4.2. PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA


5. TEMA IV: TÉCNICAS DE ANÁLISIS

5.1. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
5.2. APRENDIZAJE ESTADÍSTICO
5.3. NLP Y MINERÍA DE TEXTO
5.4. ANÁLISIS DE REDES SOCIALES
5.5. VISUALIZACIÓN DE DATOS


6. TEMA V: GESTIÓN DE DATOS

6.1. BASES DE DATOS NO CONVENCIONALES
6.2. SQL


7. TEMA VI: ADQUISICIÓN DE DATOS

7.1. LA WEB DE LOS DATOS
7.2. EXTRACTORES DE DATOS


8. TEMA VII: PARALELIZACIÓN DE DATOS

8.1. MODELOS DE PARALELIZACIÓN DE DATOS
8.2. GESTIÓN DE DATOS PARALELOS



   BENEFICIOS



  • Al finalizar el curso los participantes estarán dotados de los instrumentos de análisis financiero y econométrico básico a través de métodos y técnicas de contrastación empírica, para explicar el funcionamiento de procesos, modelos y fenómenos relacionados a los riesgos en finanzas y su interacción con la economía a través de la evaluación y aplicación de casos concretos de uso actual en las finanzas modernas.

   INVERSIÓN



La inversión incluye: Material de estudio, 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.