Curso de Big Data, Virtualización y Machine Learning

SEAS, Estudios Superiores Abiertos

Descripción

SEAS ha preparado el Curso de Big Data, Virtualización y Machine Learning con el que podrás conocer las herramientas y la tecnología que están detrás de las soluciones que utiliza la industria para tratar grandes volúmenes de información.
Conocerás los nuevos paradigmas y modelos creados, como por ejemplo la virtualización o el almacenamiento y computación distribuida.
Con esta formación podrás conocer también el amplio abanico de técnicas de inteligencia artificial y machine learning que permiten extraer el conocimiento de los datos generados por los sensores y la Industria 4.0.

Temario

Introducción al Big Data

  • El problema del Big Data. 
  • El problema del almacenamiento. 
  • El problema del procesado.
Introducción a la virtualización
  • ¿Qué es la virtualización?.
  • Aplicaciones de la virtualización local.
  • Centros de datos.
  • Sistemas en la nube.
Introducción al tratamiento de datos
  • Estadística básica para tratamiento de datos. 
  • Limpieza y preparación de los datos.
  • Búsqueda e ingeniería de características en los datos. 
  • Evaluación del error y elección de sets de entrenamiento y validación. 
  • Elección del método de tratamiento de datos.
Visualización y exploración de datos
  • Análisis de la muestra. 
  • Análisis temporal. 
  • Análisis multivariable. 
  • Análisis de redes y grafos.
Machine learning en la industria 4.0 (I)
  • ¿Qué es Machine Learning?. 
  • Modelos de regresión. 
  • Modelos de clasificación. 
  • Detección de anomalías.
Machine learning en la industria 4.0 (II)
  • Reducción de dimensiones. 
  • Árboles de decisión. 
  • Composición de modelos: Boosting y Baggin.
Machine learning en la industria 4.0 (III)
  • Clasificadores Bayesianos ingenuos. 
  • Algoritmos genéticos. 
  • Redes neuronales clásicas. 
  • Redes neuronales avanzadas.

Destinatarios

Personas interesadas en aprender sobre big data, virtualización y machine learning.

Requisitos

Para acceder a uno de nuestros Cursos Técnicos se debe cumplir alguno de los siguientes requisitos: 
  • Ser mayor de 18 años
En este caso, se expide el título de Curso Técnico indicando el contenido y la duración del estudio en horas. No otorga ECTS.
 
O cumplir uno de los siguientes requisitos: 
  • Estar en posesión del título de Bachiller o declarado equivalente. También titulados en Bachillerato europeo y en Bachillerato internacional, o equivalentes a títulos de bachiller de sistemas educativos de estados miembros de la Unión Europea o de otros estados no miembros
  • Estar en posesión de titulación de Técnico Superior de Formación
  • Profesional, o de Técnico Superior en Artes Plásticas y Diseño o Técnico Deportivo Superior
  • Ser mayor de 25 años con al menos 1 año de experiencia profesional acreditada y relacionada con el contenido de la formación
  • Ser Titulado universitario
En cualquiera de estos casos se expide el título de Curso Técnico indicando el contenido, duración en horas del estudio y créditos ECTS otorgados.
 

Metodología

En SEAS eres el protagonista de la formación, estudias siempre acompañado. Tutores, coordinadores y docentes trabajan para cumplir tus objetivos, a través de una atención cercana y personalizada. El centro cuenta con docentes especializados en formación online, que compaginan la docencia con su propia actividad profesional. Campus virtual propio, con multitud de recursos didácticos, para aprovechar al máximo tu tiempo de estudio. Programa orientado a la práctica, basado en la filosofía de aprender haciendo. SEAS pone a tu disposición sus más de 15 años de experiencia en formación online. Los apuntes se mantienen actualizados para siempre a través de su programa Alumni. Clases en directo a través de Webinars

Idiomas en los que se imparte

Español

Duración

Curso de 150 horas de duración (6 ECTS).

Objetivos

  • Conocer las principales técnicas de Big Data utilizadas en la actualidad
  • Comprender los conceptos básicos de la virtualización y computación distribuida
  • Entender los conceptos básicos de estadística descriptiva utilizados normalmente en tratamiento de datos
  • Conocer las principales técnicas utilizadas en la actualidad de Machine Learning y modelado estadístico

Titulación obtenida

Una vez superado con éxito el Curso de Big Data, Virtualización y Machine Learning, recibirás el Título Propio expedido por la Universidad San Jorge con 6 créditos europeos ECTS.

Prácticas

El centro dispone de un departamento para gestionar prácticas en empresas colaboradoras.

Promociones

Formación bonificable para trabajadores a través de Fundae: Fundación Estatal para la Formación en el Empleo.

Precio

Consultar precio
A consultar con el centro.

Ventajas del curso

El alumnado forma parte de la comunidad Alumni SEAS que le permite disponer de materiales siempre actualizados y el contacto con más de 50.000 exalumnos y otras muchas ventajas. Formación bonificable para trabajadores a través de Fundae: Fundación Estatal para la Formación en el Empleo. Clases en directo a través de Webinars.

Bolsa de empleo

El alumnado de SEAS podrá acceder a la bolsa de empleo del centro para visualizar las ofertas de las empresas colaboradoras a través del portal de Alumni SEAS.
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