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El Diplomado en Big Data y Machine Learning se presenta como una oportunidad única en un sector en pleno auge, donde la demanda de profesionales capacitados no deja de crecer. Hoy en día, las empresas buscan expertos capaces de transformar grandes cantidades de datos en información valiosa para la toma de decisiones estratégicas. A través de este curso, adquirirás habilidades esenciales como el análisis de fuentes de datos, la aplicación de técnicas de clustering y clasificación, y el manejo de redes neuronales y deep learning con Python. Te introducirás en el mundo del open data y aprenderás a utilizar herramientas como Weka para el data mining. Además, desarrollarás la capacidad de crear sistemas de recomendación y elección, dotándote de un perfil altamente competitivo. Al optar por este diplomado, te posicionas en la vanguardia tecnológica, abriendo puertas a nuevas oportunidades laborales en un mercado que valora cada vez más el conocimiento en big data y machine learning.
Universidades colaboradoras
Para qué te prepara
Este curso te prepara para manejar grandes volúmenes de datos mediante Big Data, identificar y utilizar diversas fuentes de datos, y aplicar técnicas de Machine Learning. Aprenderás a usar herramientas como Weka para minería de datos y técnicas avanzadas como clustering y redes neuronales. También desarrollarás habilidades en sistemas de recomendación y clasificación, y serás capaz de implementar modelos de Deep Learning con Python, Keras y TensorFlow, mejorando así tus estrategias de aprendizaje y toma de decisiones basadas en datos.
Objetivos
- Comprender los conceptos básicos del Big Data y su impacto en la sociedad. - Explorar diversas fuentes de datos y su aplicación en proyectos. - Analizar datasets utilizando Open Data para obtener insights valiosos. - Introducirse en el Machine Learning y su potencial en la toma de decisiones. - Utilizar WEKA para ejecutar técnicas de Data Mining efectivamente. - Implementar clustering para la extracción de estructura de datos. - Diseñar sistemas de recomendación personalizados y eficientes.
A quién va dirigido
El Diplomado en Big Data y Machine Learning está dirigido a profesionales y titulados del sector tecnológico y analítico que buscan actualizar sus conocimientos en áreas como fuentes de datos, machine learning, redes neuronales y deep learning. Ideal para quienes desean explorar técnicas de clustering, sistemas de recomendación y utilizar herramientas como Python, Keras y TensorFlow sin necesidad de experiencia avanzada.
Salidas Profesionales
- Analista de datos en sectores tecnológicos y empresariales
- Ingeniero de Machine Learning para innovar en productos
- Especialista en sistemas de recomendación para e-commerce
- Desarrollador de modelos de Deep Learning en industrias
- Consultor de Big Data para optimización de procesos
- Científico de datos en proyectos de análisis predictivo
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open Data
- Información pública
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- Machine Learning
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 5. WEKA Y DATA MINING
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
- Introducción
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CLASIFICACIÓN
- Clasificadores
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
- Componentes
- Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 10. SISTEMAS DE ELECCIÓN
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
Titulación
Titulación Universidad Da Vinci
Claustro
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