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IFCT159 Introducción al big data e inteligencia artificial
Descubre el potencial del análisis de datos y la IA con el curso Introducción al big data e inteligencia artificial. Aprende conceptos clave y aplicaciones reales. ¡Empieza tu formación tecnológica!
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¿Sabías que el 90% de los datos del mundo se han generado en los últimos dos años?
Vivimos rodeados de información, pero pocos saben cómo interpretarla, analizarla y aprovecharla. El futuro ya está aquí… y empieza con Big Data e Inteligencia Artificial.
En este curso aprenderás desde cero los fundamentos del Big Data y la IA, sin necesidad de tener conocimientos previos en programación. A través de ejemplos prácticos y casos reales, comprenderás cómo estas tecnologías están revolucionando sectores como la salud, el marketing, las finanzas o la industria.
Formarte en Big Data e IA te abrirá las puertas a nuevas oportunidades profesionales. Con nuestra metodología clara, dinámica y orientada a la práctica, empezarás a hablar el lenguaje del futuro desde el primer día.
Inscríbete hoy y da el primer paso hacia una carrera tecnológica con futuro.
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- Entiende los fundamentos y el ecosistema del Big Data y la IA.
- Identifica las principales fuentes de datos y su valor para el negocio.
- Conoce los tipos de algoritmos de aprendizaje automático y sus aplicaciones.
- Aplica principios éticos y de seguridad en la gestión masiva de datos.
- Diseña una hoja de ruta para la implementación de proyectos tecnológicos.
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)
