28º Big Data & Data Science

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Inicio: Sábado 04 Junio 2022

(Edición Fines de Semana)

160 horas académicas

(todas las sesiones son en tiempo real)

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Modalidad Online

Objetivo

Brindar a los participantes los conocimientos, técnicas y herramientas analíticas necesarias para el modelamiento de información de negocios, convirtiendo los datos en conocimiento para la toma de decisiones de manera estratégica y confiable basadas en el análisis de datos e interpretación, empleando el enfoque data-driven.

CERTIFICA

Ing. José Rico

Ingeniero de Telemática del Instituto Politécnico Nacional de México - UPIITA. Big Data Foundations: Techniques and Concepts – Learning Linkedin. Cultivating a Growth Mindset – Learning Linkedin. Fundamentos de redacción de textos para negocios – Learning Linkedin. Teradata Master V2R6 – Teradata. Profesional con 12 años de experiencia, liderando proyectos en Big Data, Data Architecture y Data Governance en empresas como Belcorp, Banco Santander, IBM, Teradata, entre otras. Actualmente se desempeña como Gerente de Big Data en BELCORP Perú

Plan de Estudios

  1. Data & Analytics

  2. Business Data Discovery

  3. Gestión de Proyectos

  4. Gobierno de Datos

  5. Análisis y Visualización BI

  6. Arquitectura de Datos

  7. Programación de Datos

  8. Cloud Services

  9. Python for Data Science

  10. Modelos de Machine Learning

  11. Soluciones Prescriptivas

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Informes
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RPC y WhatsApp: 993937937
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Plataforma Virtual

  • Todas las sesiones de clases se realizan en tiempo real vía videoconferencia de manera interactiva entre los docentes y participantes.

  • Grupos de trabajo en línea con asesoramiento del docente a cargo durante las sesiones de clase.

  • Salas de reuniones virtuales para que los alumnos puedan realizar trabajos en horarios fuera de clase.

  • Acceso a la plataforma virtual desde un dispositivo móvil, laptop o pc.

  • Soporte técnico en el uso y acceso de la plataforma.

  • Foros de consultas para trabajos encomendados por el docente.

  • Capacidad máxima de 25 participantes.