Imparte:
Universidad Complutense de MadridLas empresas y organismos están integrando rápidamente la transformación digital en sus estructuras y cultura empresarial para aprovechar el valor de los datos masivos en la toma de decisiones.
Una herramienta clave para el éxito y su importancia seguirá creciendo en el futuro.
El Big Data se ha convertido en un recurso valioso para la gestión empresarial, y lo que comenzó como una ventaja competitiva se ha vuelto esencial para acometer nuevo retos.
El dato es considerado como el activo más importante del siglo XXI, y los profesionales demandan conocimientos que permitan abordar los procesos de innovación.
Python para Desarrolladores
Programación en Scala
Arquitecturas de datos
Diseño de Bases de Datos relacionales
Bases de Datos NoSQL
Apache Kafka y procesamiento en tiempo real
Ingestas y Lagos de datos
Pipelines de datos en cloud
Arquitecturas basadas en contenedores
Machine Learning
Productivización de modelos
Python para Desarrolladores
Apache Spark
Las metodologías de la Ciencia de Datos para extraer valor de los datos, basadas en Machine Learning e Inteligencia Artificial, requieren que, primero, se hayan definido infraestructuras y arquitecturas que les permitan acceder a estos datos.
Los Ingenieros de Datos son los encargados de crear flujos de datos con los que proveer a los Científicos de Datos que los analizarán, y definir procesos y estándares para desplegar en producción dichos modelos predictivos y explotar sus resultados, cerrando el ciclo de aporte de valor en la empresa.
