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/
Ph.D. Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill. Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology. Ingeniero Civil Electricista, Universidad de Chile. Profesor Asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC.
Ingeniero Civil Electrónico, Universidad Técnica Federico Santa María. Ph.D. (c) en Ciencias de la Computación, UC. Miembro del Laboratorio de Inteligencia Artificial (IALAB) y Profesor Instructor del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC.
Magíster en Ciencias de la Ingeniería, UC; Candidato a Doctor en Ciencias de la Ingeniería, UC. Ingeniero Civil Elestricista, UC.
Profesor Instructor, Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería UC.
