IFCT159 Introducción al big data e inteligencia artificial
El curso IFCT159 Introducción al Big Data e Inteligencia Artificial te permitirá comprender los conceptos fundamentales de dos de las tecnologías más demandadas en la actualidad. Aprenderás cómo se recopilan, procesan y analizan grandes volúmenes de datos, así como las bases de la inteligencia artificial y sus principales aplicaciones en el entorno empresarial. Descubre cómo transformar los datos en información valiosa para mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos y fomentar la innovación en cualquier organización.
¡MATRICÚLATE AHORA!
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Número de horas:
40 h
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Horario:
L a V:
13:00 - 16:00 h -
Fecha de inicio:
29/4/2026
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Titulación:
Diploma acreditativo
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Ubicación:
Online
Descubre el potencial del Big Data y la Inteligencia Artificial
El Big Data ha revolucionado la forma en que las organizaciones gestionan la información. A lo largo de este curso conocerás los principios fundamentales que permiten recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes, como plataformas digitales, dispositivos conectados o sistemas empresariales. Con el curso Introducción al big data e inteligencia artificial descubrirás cómo transformar estos datos en conocimiento útil para identificar tendencias, comprender mejor a los clientes y respaldar la toma de decisiones estratégicas.
Además, explorarás los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial y su papel en la automatización y optimización de procesos. Aprenderás cómo las tecnologías basadas en aprendizaje automático permiten detectar patrones, realizar predicciones y generar información de valor a partir de los datos. Al finalizar la formación, tendrás una visión clara de las oportunidades que ofrecen el Big Data y la IA para impulsar la innovación, mejorar la competitividad y afrontar con éxito los retos de la transformación digital.
100% Online
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¿Qué aprenderás?
• Entender qué es el Big Data y la Inteligencia Artificial.
• Gestionar y analizar grandes volúmenes de datos.
• Conocer las bases del Machine Learning.
Conocer las principales características del procesamiento masivo de datos en su relación con aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial, así como facilitar una aproximación a la planificación y desarrollo de programas de inteligencia artificial y Big Data en el entorno empresarial.
1. Adquisición y dominio de conceptos básicos y de conocimientos sobre los avances en Big Data:
- Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…).
- El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención.
- Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo.
- Características del Big Data (4 V’s y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato…
- Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
2. Conocimiento de nociones básicas sobre arquitectura Big Data y principales tecnologías:
- El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.
- Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python.
- Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE.
- Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
- Procesamiento y analítica avanzada con Spark.
- Seguridad y gobierno del dato.
3. Comprensión de los principales conceptos sobre La “Ciencia de datos” e IA:
- Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial.
- Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python.
- Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
- Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
- Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.
- Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos.
- Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards.
4. Adquisición de una visión transversal sobre el futuro del BigData y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas:
- Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData.
- Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las operaciones de una compañía.
- “Data for Good”: Big Data para el bien social.
- Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.
Planes dirigidos prioritariamente a trabajadores ocupados (incluidos fijos discontinuos, trabajadores en ERE o ERTE) del sector Comercio. Puede participar personal de la Administración Pública.
Cumplir como mínimo alguno de los siguientes requisitos:
– Título de Bachiller o equivalente
– Título de Técnico Superior (FP Grado Superior) o equivalente
– Haber superado la prueba de acceso a Ciclos Formativos de Grado Superior
– Haber superado cualquier prueba oficial de acceso a la universidad
– Certificado de profesionalidad de nivel 3
– Título de Grado o equivalente en las ramas del conocimiento de Ciencias, o Ingeniería y arquitectura o Ciencias Sociales y Jurídicas.
– Título de Postgrado (Máster) o equivalente
Experiencia profesional: No se requiere.
(NO SE PUEDE REALIZAR PRUEBA DE COMPETENCIA)