Este curso introduce a los participantes en el mundo del Big Data y la inteligencia artificial y permitirá entender cómo ambos términos están relacionados.

• Introducción al big data y su impacto en los negocios.
• Entendiendo la inteligencia artificial.
• Estrategia y gobierno del dato.
• Consideraciones éticas y legales sobre la inteligencia artificial.

-Aplicación práctica: análisis de casos empresariales que han implementado soluciones de big data para mejorar su competitividad y eficiencia.

En este curso, se explorarán diversas aplicaciones prácticas del Big Data en diferentes sectores industriales. Se analizarán casos de uso en áreas como marketing, finanzas, retail y salud, destacando cómo el análisis de grandes volúmenes de datos puede transformar procesos y generar ventajas competitivas.

• Big data en marketing: segmentación y personalización de campañas.
• Big Data en finanzas: detección de fraudes y gestión de riesgos.
• Big Data en retail: análisis del comportamiento del consumidor y optimización de inventarios.
• Big Data en salud: análisis predictivo y mejora de operaciones clínicas.
• Tendencias emergentes y el futuro del big data en los negocios.

-Aplicación práctica: evaluación de un caso real de transformación digital en una industria específica mediante el uso de big data, identificando los beneficios y desafíos enfrentados.

Este curso introduce a los participantes en las arquitecturas y tecnologías más populares del big data, destacando su relevancia en el entorno empresarial actual. El objetivo principal de este curso es comprender los conceptos y herramientas clave para la arquitectura del big data. Además, se analizarán los ecosistemas tecnológicos que soportan el big data, incluyendo herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark.

• Introducción al big data y su impacto en los negocios.

• Características del Big Data: las 5 V’s.

  - Introducción a las principales herramientas del Big Data: Apache NIFI, Apache Hadoop, Apache Spark, SQL, NoSQL.

• Procesos de captura, almacenamiento y procesamiento de datos.

-Aplicación práctica: identificación de casos empresariales que han implementado soluciones de big data, identificando la arquitectura y las tecnologías utilizadas.

En este curso, los participantes aprenderán a utilizar herramientas y técnicas de análisis de datos para apoyar la toma de decisiones empresariales. Se cubrirán desde los fundamentos de la estadística aplicada hasta el uso de software especializado para la manipulación y visualización de datos, como Python y Power BI.

• Importancia de la analítica de datos en los negocios.
• Herramientas para manipulación y visualización de datos: Python y Power BI.
• Fundamentos de estadística aplicada al análisis de datos.
• Análisis exploratorio de datos (EDA) y técnicas de limpieza de datos.
• Preparación y transformación de datos para modelos de machine learning.

-Aplicación práctica: desarrollo de un dashboard interactivo utilizando datos reales de una empresa, facilitando la visualización y comprensión de indicadores clave de desempeño.

Este curso se centra en el aprendizaje automático y su aplicación en el ámbito empresarial. Con softwares especializados como Python, los participantes explorarán diferentes algoritmos de machine learning, tanto supervisados como no supervisados, y aprenderán a implementar modelos predictivos que aporten valor a las organizaciones.

• Introducción al machine learning y su papel en la analítica empresarial.
• Algoritmos de aprendizaje supervisado: regresión, árboles de decisión, random forest, SVM.
• Algoritmos de aprendizaje no supervisado: clustering, PCA, K-Means, DBSCAN.
• Evaluación y optimización de modelos de machine learning.
• Introducción al Deep Learning y redes neuronales.

-Aplicación práctica: implementación de modelos de Machine Learning en un caso empresarial específico, como la segmentación de clientes o la previsión de ventas.

Este curso aborda el diseño y la estructuración de bases de datos orientadas a entornos de big data. Se discutirán modelos de datos relacionales y no relacionales.

• Diseño y estructura de bases de datos para big data.
• Modelos de datos relacionales y no relacionales en contextos empresariales.
• Optimización del modelamiento de datos.
• Estudio de casos exitosos de modelamiento de datos en empresas.

-Aplicación práctica: estudio de caso de modelo de datos.

Los participantes aplicaran los conocimientos adquiridos a lo largo del programa en un proyecto práctico. Se les guiará en la identificación de un problema empresarial real, la selección de las herramientas y técnicas adecuadas, y el desarrollo de una solución basada en big data y machine learning.