Big Data Master Gestión de Datos Masivos Data Analytics Advanced Analytics

Inicio 04 mayo

CERTIFICA UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA

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*obligatorio

Acerca del Programa

En esta especialización conocerás las tecnologías de Big Data, capaces de gestionar y analizar grandes volúmenes en tiempo real y sirven de complemento a las soluciones tradicionales de inteligencia de negocios que se han visto superadas en sus capacidades técnicas de procesamiento.

El enfoque práctico-reflexivo de cada una de las sesiones virtuales en tiempo real, así como la participación de los estudiantes en un ambiente interactivo de clases moderado por el instructor, permitirá el aprendizaje de contenidos y su aplicación en la resolución de contextos reales, utilizando herramientas digitales para el aprendizaje significativo.

Dirigido

a Especialización está dirigido a cualquier persona que quiera adquirir una base sólida sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos.

Es una formación idónea tanto para profesionales que quieran ampliar sus conocimientos en torno al business intelligence, analytics y big data como para recién titulados que deseen ampliar sus oportunidades laborales.

Perfil del Participante
  • Profesionales sin experiencia previa en el desarrollo de modelos de Machine Learning o que inicien su carrera en este campo.
  • Profesionales que se desarrollan en áreas de Business Intelligence, TI, Marketing, Planificación, Analytics y áreas relacionadas al análisis de datos.
  • Profesionales que deseen incursionar en el mundo de Big Data y Data Science como oportunidad en la línea de carrera.
  • Profesionales deseosos de aprender la ciencia del análisis de datos.

Pre Requisitos: 

  • Conocimiento de algún software informático o estadístico.
  • Conocimiento de programación básica de preferencia.
Evaluación

Durante el desarrollo de la Especialización la evaluación será en forma permanente a los participantes mediante los siguientes criterios:

  • Nota mínima aprobatoria por curso es de 14 (catorce).
  • Asistencia a clases, como mínimo 80%.
  • Participación de clases activa.
  • Presentación de trabajos – talleres en cada clase.
  • Aprobación del examen o taller final al concluir cada modulo
  • Presentación y sustentación de un trabajo final integrador
Metodología

La metodología del curso es teórico-práctica para el establecimiento de la base conceptual y con un gran componente práctico: ejercicios y trabajos prácticos, talleres para mejor entendimiento de los conceptos presentados.

Requisitos

A efectos de participar en la Especialización los postulantes deberán cumplir con los siguientes requisitos:

Con estudios universitarios previos
Constancia de Egresado Universitario, Grado de Bachiller o Título Profesional o 7mo ciclo en adelante de Carrera Universitaria.

Inversión

MODALIDAD ONLINE S/ 1,600

Pago al Contado:
S/ 1,200 (oferta disponible por tiempo limitado)
Pago en Cuotas:
4 cuotas mensuales de S/ 400

Proceso de Inscripción

 

  1. Comunícate al WhatsApp 907176922 y solicita a un asesor de ventas activar tu ID personal para generar un código de pago indicando los siguientes datos: nombres y apellidos, dirección, número de documento de identidad (DNI o pasaporte), correo electrónico, número de celular y monto a pagar.

(*) En el caso de requerir factura, se solicitará los siguientes datos adicionales: R.U.C, razón social, domicilio fiscal, teléfono y correo electrónico donde se enviará dicha factura.

 

  1. Con la orden de pago generada proceda a realizar el pago a través de la banca móvil o el app del BCP.
  2. En la banca móvil debe ingresar a la opción “PAGAR SERVICIOS”.
  3. Escriba en el buscador por empresa o servicio “UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA”.
  4. Selecciona la opción servicio “PAGO ESTUDIANTES”.
  5. Ingresa tu DNI RUC o carnet de extranjería.
  6. Dar clic en el número de recibo donde indica el importe a pagar.
Modelo de Certificado

(*) Imagen referencial del certificado

Nota Importante:

Los certificados serán entregados de manera física en la Oficina de Responsabilidad Social Universitaria FIQT-UNI, previa coordinación.

Facultad de Ingeniería Química y Textil – Av. Túpac Amaru 210 – Rímac.

Modalidad Online

Clase remota (en vivo). Aprende desde la comodidad de tu hogar, sin perder tiempo ni dinero en movilizarte, con nuestros programas de especialización remotos. Los cuales se darán a través de la plataforma MOODLE (educación sincrónica), donde podrás conversar con tu profesor en tiempo real. Además, tendrás las clases grabadas por si deseas consultarlas en cualquier momento.

Duración

4 meses (192 horas académicas)

Horario

sábados de 3pm a 7pm

Certificación

Facultad de Ingeniería Química y Textil

Oficina de Responsabilidad Social

RSU – FIQT

Universidad Nacional de Ingeniería

Modalidad

online 100% en vivo

Inversión

S/ 1200

Contáctanos

907 176922

Temario

Big Data Technologies
Big Data Fundamentals

  • Big Data Conceptos y Terminología
  • Escenarios de Big Data
  • Drivers para la adopción
  • Concepto de DataLake
  • Patrones de Diseño
  • Principales lineamientos

Python Essentials

  • Importancia
  • Configuración de ambiente
  • Fundamentos del Lenguaje
  • Ecosistema de herramientas
  • Análisis de nuevas fuentes

Tecnologías Cloud y Onpremise

  • Azure DL
  • AWS
  • Google Cloud Dataproc
  • On Premise

Storage Technologies

  • Hadoop
  • Hbase
  • Cassandra

Batch Process

  • Spark Core
  • Spark SQL
  • Hive
  • Impala

Real Time Process

  • Kafka
  • Storm
  • Spark Streaming
Advanced Analytics

Business Analytics

  • Fundamentos de Data Analytics
  • Modelos y su ciclo de vida
  • Aplicaciones en casos reales
  • Data Science Tool Box
  • Metodología para la construcción de modelos

R Essentials

  • Importancia
  • Configuración de ambiente
  • R como Calculadora y Lenguaje de programación
  • Gestión de paquetes
  • Ecosistema de herramientas R

Modeling Process

  • Entendimiento del Negocio
  • Análisis Exploratorio de Datos
  • Segmentación
  • Tratamiento de Datos
  • Modelamiento Clasificación / Regresión
  • Validación de Modelos
  • Integración a la Gestión
  • Técnicas de Segmentación y Asociación

Deploy and Monitoring

  • Export e Import de modelos.
  • Implementación batch en Shiny
  • Seguimiento de modelos
  • KPIs de performance
  • Calibración de Modelos

Machine Learning Intro

  • Fundamamentos de IA
  • Principales Algoritmos y herramientas
  • Estrategia de uso
Deep Learning

DEEP LEARNING
• Neural Networks. Image Processing

Unsupervised Learning

UNSUPERVISED LEARNING
• K-means. DBSCAN

Business Intellegence
DataWareHouse

  • Antecedentes, Beneficios y Estrategia
  • Business
  • Model
  • Arquitectura DWH
  • Data Governance / Data Quality

SQL Essentials

  • Herramientas de consultas SQL
  • Sintaxis y semántica de sentencias
  • SQL
  • Creación de objetos y modificación de datos
  • Consultas agregadas enfocadas en grandes volúmenes de datos y análisis de negocio

Data Modeling

  • Importancia del modelamiento de datos en las soluciones de Business
  • Intelligence
  • Identificar procesos de negocio
  • Arquitectura deRalphKimball /Bill Inmon
  • Normalización y des normalización de modelos lógicos
  • Modelado Dimensional y
    Jerarquías (Star vs Snowflake).
  • Modelado para base de datos Analíticas
  • Modelamiento y Análisis de datos utilizando Power Pivot

Data Engineering

  • Administración de SQL Server.
  • Planificación del proceso ETL
  • Identificando las fuentes de información.
  • Diseño del flujo de datos y controles para la calidad de información.
  • Implementación de procesos ETL con SQL Server Integration Services
  • Programar la ejecución de paquetes.
  • Creación de Base de datos Multidimensional con SQL Server Analysis Services.
  • Introducción a la explotación de datos con SQLServer Reporting Services.

Data Visualizations

  • Data Visualizations explotación de información
  • Conexión y análisis de datos
  • Generación de vistas, DashBoards interactivos y publicación en la web
  • Generación de gráficos y cálculos aritméticos, agregaciones para crear
    dashboard innovadores
  • Crear y compartir DashBoard utilizando Power BI

Docentes

Ing. Daniel Gastelú

Master en Administración de Negocios con especialización en Transformación Digital en Esan Business School, Especialización en Emprendimiento e Innovación en la Unversidad EAFIT-Colombia, Diplomado en Gerencia de Proyectos en la UNMSM, Data Scientist Cetificaction en HavardX, Bachiller en Ingeniería Informática en la Universidad Nacional de Piura con 18 años de experiencia en TI, 12 años en Business Intelligence y 6 años en Analítica Avanzada.

Amplia experiencia en Gestión de proyectos y en Análisis e implementación de aplicaciones de Business Intelligence y Analítica Avanzada en diferentes sectores como Banca y seguros, Educación, Retail, Salud, Retail, Manufactura y Telco.

Ing. Juan José Romero

Maestría en Ingeniería de Seguridad Informática. Trabaja con consultor externo en TI,
Ciencias de datos y Académico. Experiencia más de 13 años en el Área de
Informática en Desarrollo de Soluciones Informáticas y Ciencia de datos en
empresas como: DOE RUN PERU, Centro Pre Universitario UNMSM, Corporación
Molinera Mantaro SAC y otros. De las cuales 4 años trabajando en Argentina en el Área
de Informática del Vivero Las Palmeras (Capital Federal Buenos Aires).
Docente con 15 años de experiencia en Instituciones como: Universidad UPN,
Universidad UTP, Emprendedores USIL, New Horizons Computer Learning Center,
Universidad Autónoma, TECSUP y entres otros.

Ing. Charles Camasca

Profesional en Informática y Sistemas, con más de 10 años en enseñanzas de
educación superior en programas y cursos tanto cirtuales como presenciales de base
de datos, Bussiness Intelligence, Big Data, Machie Learning y Ciberseguridad en
instituciones como UPN, UNALM entre otras.
Experiencia en lenguajes de programación, administración de base de datos,
inteligencia artificial, robótica, herramientas infórmaticas entre otros.

Nuestros Beneficios

Docentes Especializados

Todos nuestros docentes cuentan con experiencia práctica en su área de especialización.

Clases online 100% en vivo

Clases en tiempo real por videoconferencia. Tendrás un docente en vivo y en directo durante toda la sesión.

Metodología Learning by doing

Aprendizaje por proyectos, 100% práctico. Aprendemos haciendo, no escuchando.

I

Plataforma Zoom

Para recibir las clases online, te conectarás desde la plataforma de videoconferencias Zoom, usada por las mejores universidades del mundo.

Clases Grabadas

Así nunca perderás clases, podrás estar al corriente de lo avanzado y repasar lecciones pasadas.

Aula virtual Moodle

Accede a todo el material de estudio, evaluaciones y entre otros recursos desde la plataforma líder en la formación educativa a nivel mundial.

FAQ

Preguntas

Frecuentes

¿Si me inscribo en modalidad online en vivo tengo acceso a las clases luego de verlas en ZOOM?

Sí. Tienes acceso al campus virtual 24/7 para profundizar los temas y descargar material de estudio complementario.

¿Si no puedo conectarme a las clases en vivo?

Las puedes seguir en diferido. Las clases son grabadas y están disponibles en el campus virtual 24/7.

¿Si llevo un programa en la modalidad online en vivo puedo interactuar con el docente?

Puedes interactuar en tiempo real con el docente y hacer todas las consultas que desees.

¿Cómo es el sistema de evaluación?

Medimos de forma integral el proceso de aprendizaje: exámenes objetivos (Parcial y Final), desempeño en las sesiones prácticas.

¿Cómo podre rendir los exámenes?

Todos los alumnos, de la modalidad online en vivo, rendirán los
exámenes en el campus virtual y en el horario programado con anterioridad.

El diploma ¿indica la modalidad de estudio?

El diploma no indica la modalidad de estudio.

¿Las horas académicas certificadas es el rango de horas de las clases en ZOOM?

Las horas académicas totales certificadas es el resultado del tiempo que le tendrías que dedicar al curso, y es la suma de las horas de clases via zoom, las horas de práctica de los ejercicios, talleres complementarios y las evaluaciones.

¿Cuentan con respaldo académico?

Si, todos nuestros cursos y especializaciones cuentan con el respaldo de la  Universidad Nacional de Ingeniería Facultad de Ingeniería Química y Textil, RSU – FIQT

Contáctenos

Informes e Inscripciones

informes@dpcampus.com

WhatsApp

907 176922

Correo Institucional

seps_fiqt@uni.edu.pe

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