COGNOS - Capacitación

Data Science Essentials

Código: CERMIND-020

La ciencia de datos es el arte de obtener conocimiento a partir de datos ó de obtener significado en grandes bases de datos. Debido a la creciente digitalización, la industria 4.0 y el IoT (Internet de las cosas), la cantidad de datos recopilados se está disparando. Las estadísticas revelan que hoy en día almacenamos tantos datos en tan solo dos días como lo hicimos desde el comienzo de la humanidad civilizada hasta el año 2000. La ciencia de datos es un factor indispensable para el mundo de los negocios, la industria y la investigación y está cobrando una enorme importancia.

El propósito de la Certificación en Big Data & Data Science es mostrar que el profesional cuenta con el conocimiento sobre los conceptos básicos, tipos, clasificación y características de los datos según su estructura, comprende los conceptos de análisis y analítica de Big Data, contexto empresarial y conoce las tecnologías relacionadas con el Big Data; también, debe conocer las cualidades y campo de acción de un científico de datos; con el fin de ser competente en el mundo tecnológico y profesional, generando valor para la organización a la que pertenezca..

Propuesta de Valor: CERTMIND

Duración: 24 Horas

Áreas de Conocimiento:

BASE DE DATOS BIG DATA

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AUDIENCIA

Este curso es ideal para personas o equipos responsables que buscan entender el potencial de negocio que ofrece Big Data & Data Science y tecnologías relacionadas sobre el desarrollo de las organizaciones.
Roles como: Ingenieros de software, desarrolladores de aplicaciones, arquitectos de T.I, analistas de negocios, analistas de datos, gerentes de proyectos, analistas de sistemas.
Para personas o equipos que estén involucrados en la administración de sistemas o bases de datos y el análisis de grandes volúmenes de datos, y que buscan avanzar hacia el Big Data.

PRE REQUISITOS

Ser mayor de edad, según la edad mínima determinada por Ley (Según el Documento Nacional de Identidad que deberá ser subido a la plataforma).
Tener conocimientos básicos de lectura, escritura y aritmética básica: suma, resta, multiplicación y división.
Lectura y aceptación del Código de ética disponible en la plataforma antes de la presentación del examen de certificación.

OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL

Certificar las habilidades de los profesionales que se desempeñan en el contexto de Tecnología. Para lograrlo, buscamos asegurar que los profesionales demuestren sus habilidades y conocimientos mediante la aplicación de un Examen de Certificación Internacional.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Reconocer la definición y los conceptos del Big Data, las características de los datos según su estructura, los modelos de datos relacionales y no relacionales, las diferencias entre las 7Vs, las características de las nueve etapas del ciclo de vida.
Aprender cada uno de los tipos de análisis y analítica relacionados con el Big Data y los diferentes tipos de inteligencia de negocios (BI), para demostrar el conocimiento básico en estadístico, necesario para ser una analista de datos.
Comprender los aspectos empresariales del Big Data, identificar los principales beneficios y conceptos técnicos de seguridad y privacidad de los datos, reconociendo los factores empresariales, tecnológicos, herramientas, oportunidades y retos que afectan el ecosistema empresarial.
Entender la hoja de ruta que se lleva en una adopción exitosa de los servicios de Cloud Computing, entendiendo los roles y posibilidades que son relevantes para obtener beneficios del Cloud e identificando el método para migrar tus aplicaciones a Cloud.
Identificar las características, tipos, fases, diferencias, beneficios, elementos de las tecnologías relacionadas con elBigData.

CERTIFICACIÓN DISPONIBLE

Certificado oficial de CERTMIND.
Este curso lo prepara para la certificación Big Data & Data Science.

CONTENIDO

1. PRÓLOGO

1.1. CONCEPTOS BÁSICOS
1.2. BIG DATA Y ENTORNOS
1.3. LAS 7 VS DE BIG DATA
1.4. ETAPAS DEL CICLO DE VIDA DE BIG DATA (9 ETAPAS)

2. ANÁLISIS Y ANALÍTICA DE BIG DATA

2.1. ANÁLISIS Y SUS TIPOS
2.2. ANALÍTICA Y SUS TIPOS
2.3. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
2.4. ANÁLISIS VISUAL
2.5. MACHINE LEARNING
2.6. ANÁLISIS SEMÁNTICO
2.7. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BI) TRADICIONAL

3. CONTEXTO EMPRESARIAL

3.1. CONTEXTO EMPRESARIAL
3.2. FACTORES EMPRESARIALES Y TECNOLÓGICOS DE BIG DATA
3.3. ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE BIG DATA
3.4. OPORTUNIDADES Y RETOS DEL BIG DATA

4. ¿CÓMO SER UN DATA SCIENTIST?

4.1. ¿QUÉ ES LA CIENCIA DE DATOS?
4.2. CIENTÍFICO DE DATOS (DATA SCIENTIST)

5. TECNOLOGÍAS TRADICIONALES RELACIONADAS CON BIG DATA

5.1. TECNOLOGÍAS TRADICIONALES RELACIONADAS CON BIG DATA
5.2. EL CICLO PARA LA CONSOLIDACIÓN DE LOS DATOS: ETL
5.3. SISTEMAS DE OLTP Y OLAP
5.4. DATA WAREHOUSE
5.5. DATA MARTS

6. HADOOP

6.1. ¿QUÉ ES HADOOP?
6.2. COMPONENTES
6.3. ECOSISTEMA HADOOP
6.4. SERVICIOS CLOUD
6.5. ¿CÓMO INTEGRAR HADOOP EN TU EMPRESA?

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