¿Qué es Big Data y para que sirve?
La información disponible a nivel mundial ha crecido de manera exponencial en los últimos tiempos. éstos datos vienen de muchas fuentes como pueden ser: producidos por personas, entre máquinas, biométricas, marketing web y transacciones de datos.
Como un ejemplo en el año 2017 en un minuto se enviaron 156 millones de correos, se realizaron 3 millones y medio de búsquedas en Google, se mandaron 16 millones de SMS.*
Big Data es un campo orientado al análisis, procesamiento y almacenamiento de grandes colecciones de datos. Las cualidades que diferencian a los datos procesados por medio de Big Data son conocidos como las Cinco Vs.
Con Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.
Fuente: masterbigdataucm.com/que-es-big-data
¿Quién avala la Certificación?
Arcitura Education es uno de los principales proveedores mundiales de programas de capacitación y certificación de vanguardia y neutrales respecto al proveedor. Durante más de una década, Arcitura® ha contribuido al desarrollo educativo y la certificación de profesionales de tecnología de la información en más de 70 países, en todo tipo de industrias incluyendo varias empresas Fortune 500 y agencias gubernamentales a nivel internacional.
El portafolio de Arcitura® engloba más de 60 cursos y 30 certificaciones que abarcan campos de práctica contemporáneos, incluyendo Computación en la Nube, DevOps, Blockchain, Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, Big Data, Arquitectura Orientada a Servicios y Contenedorización.
¿Qué incluye el Curso?
Licensed Training Partner
En Stratominds® como líderes en capacitación realizamos el proceso a nivel global y actualmente nos encontramos dentro del selecto grupo de partners aprobados como Licensed Training Partner de Arcitura.
Beneficios de usar Big Data
- Optimización operativa
- Inteligencia accionable
- Identificación de nuevos mercados
- Predicciones precisas
- Detección de errores y fraudes
- Registros más detallados
- Mejor toma de decisiones
- Descubrimientos importantes
Ruta de Certificación
La ruta incluye 3 módulos cuyos lineamientos se proporcionan a continuación. El módulo final del curso consiste en una serie de ejercicios con escenarios de uso que requiere que los asistentes apliquen su conocimiento de los primeros módulos con el fin de cumplir con los requerimientos del proyecto y resuelvan problemas del mundo real.
Duración: 8 hrs.
Ofrece una vista general de alto nivel de las áreas temáticas esenciales de Big Data. Se ofrece una comprensión básica de Big Data desde la perspectiva de los negocios y la tecnología, junto con una vista general de los beneficios, retos y asuntos comunes relacionados con su adopción. El contenido de este curso está dividido en una serie de secciones modulares, cada una de las cuales se acompaña de uno o más ejercicios prácticos.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Understanding Big Data
- Fundamental Terminology & Concepts
- Big Data Business & Technology Drivers
- Traditional Enterprise & Technologies Related to Big Data
- Characteristics of Data in Big Data Environments
- Dataset Types in Big Data Environments
- Fundamental Analysis and Analytics
- Machine Learning Types
- Business Intelligence & Big Data
- Data Visualization & Big Data
- Big Data Adoption & Planning Considerations
Duración: 8 hrs.
Explora una variedad de los temas más relevantes que pertenecen a las prácticas de análisis, tecnologías y herramientas contemporáneas para los ambientes de Big Data. Intencionalmente, el contenido del curso mantiene su cobertura a nivel conceptual, enfocándose en temas que permiten a los participantes desarrollar una comprensión total de las funciones de análisis y características comunes ofrecidas por las soluciones de Big Data, así como un entendimiento de alto nivel de los componentes de back-end que habilitan estas funciones.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Big�Data Analysis Lifecycle (from business case evaluation to data analysis and visualization)
- A/B Testing, Correlation
- Regression, Heat Maps
- Time Series Analysis
- Traditional Enterprise
- Network Analysis
- Spatial Data Analysis
- Classification, Clustering
- Filtering (including collaborative filtering & content-based filtering)
- Sentiment Analysis, Text Analytics
- Processing Workloads, Clusters
- Cloud Computing & Big Data
- Foundational Big Data Technology Mechanisms
Duración: 8 hrs.
Este módulo del curso les presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas, diseñados para comprobar sus habilidades al aplicar el conocimiento de los tópicos adquiridos previamente en los Módulos 1 y 2. Realizar estos ejercicios de uso le ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención, y probará su capacidad en el análisis, la tecnología y las prácticas de Big Data, a medida que las aplica y combina para resolver problemas del mundo real.
Como módulo práctico, este curso proporciona un conjunto de ejercicios detallados que requiere que los participantes resuelvan cierto número de problemas interrelacionados, con el objetivo de supervisar un entendimiento integral de cómo funcionan los ambientes de Big Data de principio a fin y viceversa, y cómo se usan para resolver problemas del mundo real.
En la aplicación de este curso, el Instructor Certificado trabaja de manera cercana con los participantes para garantizar que todos los ejercicios se realicen completa y acertadamente. Los asistentes pueden, de manera voluntaria, pedir la revisión y calificación de los ejercicios como parte de la clase.
Duración: 8 hrs.
MongoDB proporciona un conjunto de capacidades y conectores unificados para facilitar la recopilación y el almacenamiento de datos, la transformación de datos, la toma de decisiones y la entrega de información. Combina datos en clústeres y almacenamiento en la nube y los puede exportar en su formato analítico preferido o simplemente conectar a una herramienta de BI favorita directamente a Atlas.
Contenido:
- Instalar MongoDB.
- Crear base de datos documental, collections.
- Insertar información en la base de datos.
- Buscar, actualizar y eliminar datos.
- Práctica con Mongodb Compass: consultas de grandes volúmenes de datos.
- Práctica con Mongodb Atlas (versión Cloud de Mongodb)
Duración: 6 hrs.
Python es un lenguaje de programación que te permite trabajar rápidamente e integrar los sistemas de manera más eficaz.
Contenido:
- Instalar Anaconda.
- Ejercicios con librerías Pandas y Numpy.
- Filtrado de datos.
- Transformaciones de datos.
- Correlaciones, detección de outliers.
Machine Learning (práctica con Python):
- Preprocesamiento de datos.
- Regresión lineal.
- Clasificación (K-nn).
- Clustering (K-medias)
- Procesamiento de lenguaje natural.
Duración: 2 hrs.
Tableau es una plataforma de análisis visual que transforma la manera en que usamos los datos para resolver problemas. Además, permite a las personas y las organizaciones sacar el máximo partido de los datos.
Contenido:
- Buenas prácticas de visualización.
- Práctica con Tableau.
- Ejercicio.
Big Data Science Professional
El programa Big Data Science Professional (BDSCP) de Arcitura® está dedicado a la excelencia en los campos de ciencia, análisis, analítica, inteligencia de negocios y arquitectura tecnológica, así como diseño, desarrollo y gobernanza de Big Data.
ésta certificación es ideal para cualquier persona que quiera entender los fundamentos de Big Data y quiera obtener una comprensión adicional de cómo se aplica la tecnología de Big Data.
¿Qué es la Certificación Big Data Science Professional?
La Certificación te ofrece una comprensión básica de Big Data desde perspectivas comerciales y tecnológicas, incluidos beneficios comunes, desafíos y problemas de adopción.
Además de llevarte a explorar prácticas, tecnologías y herramientas de análisis contemporáneas para entornos Big Data a nivel conceptual, centrándose en funciones y características de análisis comunes de las soluciones de Big Data.
La principal audiencia es el personal técnico de TI.
Examen de Certificación
Al obtener una calificaciГіn aprobatoria en el examen B90.BDP obtienes las siguientes Certificaciones:
Certified Big Data Professional
Certified Big Data Science Professional
- Duración: 90 minutos
- Disponibilidad: Supervisión en el sitio, supervisión en línea
- CalificaciГіn aprobatoria requerida: 66%
Si aprueba el examen con una calificación que es 10 o más puntos porcentuales mayor que la calificación de aprobación se consideran aprobados con honores. En ese caso, se emite una versión especial del certificado que indica que la acreditación se obtuvo con honores y muestra un sello especial de color dorado.
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