BIG DATA

Objetivo General:
Adquirir herramientas para manejo de los datos, entendiendo las infraestructuras computacionales que se requieren para manejar datos de distintos volúmenes y características.

Objetivos Específicos
• Conceptos aplicados al Big Data
• Principales desafíos de las empresas en torno a los datos
• Explotación de datos empresariales y tipos de análisis
• Nuevos desafíos de una empresa “Data Driven”

E-learning (Online Asincrónico) con autoaprendizaje basado en Videos y otros contenidos

E-Learning con clases Asincrónicas y acceso a nuestra plataforma Moodle. Los contenidos se entregan divididos en lecciones como se mencionó anteriormente, con material de apoyo imprimible, videos, servicios disponibles de lunes a domingos las 24 horas del día y una prueba al finalizar el curso. La nota de la prueba permite la entrega del diploma correspondiente, con escala de notas de 1.0 a 7.0. en el que se aprueba con nota igual o superior a 4.0 para la entrega del diploma correspondiente.

Lección 1. Conceptos aplicados al Big Data.
Objetivos: Estandarizar los conocimientos relacionados a Big Data y Data Lake de los asistentes del curso.
• Presentación.
• Introducción a concepto Data Lake.
• Descripción de roles y funciones dentro del Data Lake.
• Actividad de aprendizaje

Lección 2. Principales desafíos de las empresas en torno a los datos.
Objetivos: Identificar los principales desafíos de las instituciones públicas respecto al correcto uso de los datos, las principales problemáticas que se enfrentan y cuáles son los roles requeridos para llevar a cabo estos procesos de transformación.
• Presentación.
• Repositorios de datos con información confiable.
• La importancia del proceso de calidad de datos en la organización.
• Actividad de aprendizaje.

Lección 3. Explotación de datos empresariales y tipos de análisis.
Objetivos: Describir con casos de uso reales los principales tipos de análisis que se realizan en distintas empresas y cómo estos análisis permiten obtener ventajas competitivas.
• Presentación.
• Repositorios de datos (RDBMS o NoSQL).
• Metodología Crisp-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining).
• Actividad de aprendizaje.

Lección 4. Nuevos desafíos de una empresa “Data Driven”.
Objetivos: Establecer una forma de pensamiento analítico para lograr que las instituciones establezcan una estrategia orientada en datos y utilizar casos de uso de referencia para lograr un mayor entendimiento de la realidad de cada empresa.
• Presentación.
• Analítica avanzada, los nuevos desafíos y uso de Machine Learning.
• Gobierno de datos: primeros pasos.
• Caso práctico.
• Actividad de aprendizaje.

El curso está enfocado a funcionarios del área de la salud, Profesionales, Técnicos, Administrativos, Estudiantes del área de la salud y público general.

Persona o Empresa

28 horas

Matricula para Inicio del curso máximo 48 horas hábiles desde la compra del curso.

Una prueba al finalizar el curso, la nota de la prueba permite la entrega del diploma correspondiente, con escala de notas de 1.0 a 7.0, se aprueba con nota igual o superior a 4.0.

Yerko Sánchez Oñate

El Valor del curso expresado es por Persona.