Taller de Técnicas Analíticas de Big Data: Aprendizaje Automático Aplicado (Madrid)
Convocatoria 
2018
Periodo 
16,17, 23, 24, 30 de Noviembre y 1 de Diciembre
Duración 

16 h.

Horario 

Viernes, de 16:00 a 20:30 h. y Sábados, de 9:00 a 13:30 h.

Lugar 
Madrid
Modalidad 
Presencial
Precio 
  • General: 500 €
  • Antiguos Alumnos: 400 €
  • Socios del Club EOI: 250 €

 

Este curso puede financiarse a través del sistema de bonificaciones de la Fundación Tripartita. Puedes informarte en http://www.fundaciontripartita.org/.

Recuerda que si tu empresa se acoge a la bonificación debe comunicarlo a la Fundación Tripartita, como mínimo, 7 días naturales antes del inicio del curso.

Folleto

Introducción

Resulta un hecho evidente que, en nuestros días, la mayor parte de la información que mueve el mundo desarrollado, la que se emplea para la toma de decisiones, es, eminentemente, digital. Es posible que, en origen, esa información no provenga de una fuente digital, es imprescindible que si se desea estudiar, es decir, convertir datos en información, en cualquiera de los ámbitos que se trabaje, es necesario digitalizarla y almacenarla.

El desarrollo de técnicas avanzadas para extraer valor de los datos junto con las innovaciones en tecnologías de almacenamiento y procesamiento paralelo (Big Data), han redefinido el rol profesional del analista de datos. Business analytics es el término que hace referencia a los científicos de datos (data scientists), que trabajan en diferentes áreas del negocio, aplicando técnicas analíticas avanzadas para solucionar problemas, identificar oportunidades, optimizar costes o rediseñar procesos entre otras tareas.

Esta área profesional requiere el uso de herramientas y entornos de data science, así como de conjuntos de bibliotecas software específicas que permiten realizar diferentes tareas de análisis estadístico, aprendizaje automático o minería de texto, entre otras técnicas. Este programa de Formación Continua ofrece una formación modular, estructurado en cuatro módulos o bloques, que el alumno puede hacer en su totalidad o eligiendo módulos sueltos, siempre y cuando domine los contenidos previos para poder realizarlo. Además el programa completo contiene unos talleres prácticos de aplicación en diferentes áreas de negocio: analítica financiera, analítica de marketing y analítica de operaciones entre otras.

Objetivo
  • Conocer diferentes tipos de técnicas analíticas para tipos de datos particulares y conocer a nivel de uso y aplicación diferentes tecnologías de procesamiento Big Data.
  • Contenido

    Aprendizaje Automático Aplicado (16 h)

    **Estas son las dependencias, que lógicamente se "acumulan", por lo que debe tener conocimientos previos:

    * Para hacer aprendizaje automático aplicado:

    • Requiere las competencias del módulo de Python y las del Módulo de Análisis Estadístico.

    * Para hacer Procesamiento paralelo con Hadoop:

    • Requiere Almacenamiento escalable NoSQL.

    * Para hacer Procesamiento paralelo con Spark:

    • Requiere Procesamiento paralelo con Hadoop.

    * Para hacer Tecnologías de Streaming:

    • Requiere Procesamiento paralelo con Spark

    * Para hacer Procesamiento del lenguaje natural:

    • Requiere aprendizaje automático aplicado

    * Para hacer AWS:

    • Requiere Procesamiento paralelo con Hadoop.

    * Para hacer Aprendizaje automático escalable:

    • Requiere aprendizaje automático aplicado.
    • Requiere Procesamiento paralelo con Hadoop.
  • Metodología

    • Clases presenciales de carácter práctico.
    • El participante trabaja en su propio portátil, con el software instalado previamente de acuerdo a las indicaciones del profesor.
    • Dado el carácter práctico de uso de herramientas, se estima una carga de trabajo personal de unas 3 horas adicionales por hora de clase, de acuerdo a las indicaciones del profesor, para un aprovechamiento óptimo.
    • Seguimiento mediante el envío de tareas de auto-evaluación mediante un aula virtual.
Claustro

Miguel Ángel

Sicilia

Catedrático en Ciencias de la Computación - Universidad de Alcalá

Perfil en Linkedin

Guillermo González

Guillermo

González

Científico de datos y formador - Strategy Big Data

Perfil en LinkedIN

Alfonso

Campos

Head of Data & AI @ TOKIOTA

Perfil en LinkdIN

Julio

Melero

Manager Área Transformación Tecnológica y Arquitectura Digital - VIESGO

Henry

Navarro

Data Scientist

Perfil en LinkdIN

Antonio

Sarasa

Profesor - UCM

Perfil en LinkedIN

Carlos

García

Socio fundador - Strategy Big Data

Perfil en LinkedIN

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Formulario de Inscripción

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