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Técnicas de Big Data para Machine Learning (online)

Un efectivo análisis de fuentes de información masiva, ofrece la oportunidad de obtener valiosa información en distintos ámbitos, pero también importantes desafíos. Aprende a manipular y usar gigantescos volúmenes de datos, a través de técnicas y sistemas computacionales de alto rendimiento.

Versión disponible para profesionales de todo Chile y Latinoamérica.

Antecedentes Generales

28/03/2023 (versión N°4)

Modalidad:

Online-
75 horas cronológicas / 35 horas directas
$550.000 en Chile / USD 688 resto del mundo
¡Consulta por descuento!
Tutor de apoyo permanente
1 clase sincrónica
3 cuestionarios de selección múltiple
3 proyectos aplicados
Material multimedia y de apoyo
programas@ing.puc.cl
(+56) 9 5504 4516 - (+56) 9 3353 0870

Este curso está diseñado para abordar la problemática de Big Data desde la perspectiva de uso de herramientas de manipulación de grandes cantidades de datos, y en la aplicación de técnicas de Machine Learning y sistemas computacionales de alto rendimiento sobre grandes fuentes de datos distribuidos.

La metodología de enseñanza y aprendizaje para este curso online consiste en técnicas metodológicas activas, donde el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual provista para el curso.

Dirigido a:
• Profesionales que necesiten adquirir las competencias necesarias para construir aplicaciones de Big Data y Machine Learning usando las herramientas del ecosistema Hadoop y Apache Spark.
• Interesados en el área de Ciencia de Datos que deseen adquirir habilidades para recolectar y analizar grandes volúmenes de datos.

Requisitos de ingreso:
Se recomienda contar con conocimientos básicos de programación y de comodidad en manejo de terminal (consola). Para Apache Spark, se enfocará el curso específicamente en lenguaje Python. En particular, debe ser capaz de utilizar controles de flujo, distintos tipos de datos y funciones, y diccionarios con Python.

Si desea evaluar su nivel de Python, puede realizar una prueba opcional gratuita en este link: https://www.hackerrank.com/prueba-python

Se recomienda iniciar los test en orden, ya que van creciendo en dificultad. Los dos últimos tienen un nivel superior al requerido para ingresar al diplomado, y han sido instalados allí sólo como desafío. Si uno de los test falló, se recomienda revisar y ejercitar esos contenidos antes del inicio del programa.

A continuación, ponemos a su disposición algunos cursos optativos por si desea prepararse previamente al inicio del programa:
- MOOC “Introducción a la Programación en Python I: Aprendiendo a programar con Python”, disponible en el siguiente link: https://www.coursera.org/learn/aprendiendo-programar-python

- Curso “Herramientas de programación en Python para procesamiento de datos”, disponible en el siguiente link: https://teleduc.uc.cl/curso/herramientas-programacion-python-procesamiento-datos/

Contenidos del Programa

Al final del curso podrás:
- Entender la problemática y particularidades del manejo de Big Data
- Conocer los principios, bases técnicas y herramientas del ecosistema Hadoop
- Utilizar las herramientas del ecosistema Hadoop para el manejo de volúmenes gigantescos de datos
- Conocer Apache Spark, un framework de procesamiento de datos de propósito general
- Utilizar las principales herramientas del framework Spark para análisis de datos y aplicación de técnicas de Machine Learning
- Aplicar herramientas de visualización para facilitar la interpretación de resultados

Contenidos:
- Introducción a Big Data
- El ecosistema Hadoop
- HDFS, YARN
- Hadoop MapReduce
- Herramientas del ecosistema Hadoop
- Fundamentos de Apache Spark
- Implementación de aplicaciones sobre Spark
- Spark SQL
- Spark MLlib
- Técnicas de visualización

Cuerpo Académico

Técnicas de Big Data

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