Curso Técnicas de big data para machine learning


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Curso Técnicas de big data para machine learning


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Curso Técnicas de big data para machine learning

Matricúlate hasta el Jueves 30
¡Aún estás a tiempo!
2023-03-28
2023-03-29
2023-03-30
2023-03-27
2023-03-26



Matricúlate ahora y obtén un
25% dto.

(Precio final CLP $412.500)

Quiénes Somos

Clase Ejecutiva UC es el programa de perfeccionamiento profesional 100% online de la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Descripción

El curso Técnicas de big data para machine learning es una vitrina de las principales técnicas que marcan el estado del arte y agenda de investigación en el análisis de fuentes masivas de información, conocidas como paradigma big data.

Ciertamente, grandes repositorios de datos han comenzado a surgir en diversos ámbitos de nuestra sociedad. Estos corresponden a fuentes de información masiva, diversa y distribuida, cuyo efectivo análisis ofrece la oportunidad de obtener valiosa información. Sin embargo, esta gran oportunidad presenta también grandes desafíos debido a la incapacidad de las aplicaciones tradicionales para el manejo de grandes volúmenes de datos.

Este curso online está diseñado para abordar la problemática del big data desde la perspectiva de uso de herramientas de manipulación de grandes cantidades de datos. Y en la aplicación de técnicas de machine learning y sistemas computacionales de alto rendimiento sobre grandes fuentes de datos distribuidos. De todo ello se nutre la emergente inteligencia artificial presente hoy en múltiples ámbitos.

La metodología de enseñanza y aprendizaje para el curso Técnicas de big data para machine learning (online) consiste en técnicas metodológicas activas. El participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual.

Objetivos

Conocer herramientas de manipulación de fuentes de big data.

Examinar las problemáticas y desafíos más relevantes que conlleva la extracción de conocimiento desde grandes fuentes de datos multimodales y no estructurados.

Aplicar técnicas de machine learning que puedan escalar al caso de grandes fuentes de datos distribuidos.

Entender la problemática y particularidades del manejo de big data.

Conocer los principios, bases técnicas y herramientas del ecosistema Hadoop.

Utilizar las herramientas del ecosistema Hadoop para el manejo de volúmenes gigantescos de datos.

Conocer Apache Spark, un framework de procesamiento de datos de propósito general.

Utilizar las principales herramientas del framework Spark para análisis de datos y aplicación de técnicas de machine learning.

Aplicar herramientas de visualización para facilitar la interpretación de resultados.

Dirigido a

Profesionales que necesiten adquirir las competencias necesarias para construir aplicaciones de big data y machine learning usando las herramientas del ecosistema Hadoop y Apache Spark. Interesados en el área de ciencia de datos que deseen adquirir habilidades para recolectar y analizar grandes volúmenes de datos.

Metodología 100% Online

Aprendizaje interactivo

Contamos con una plataforma interactiva que te permitirá participar de las clases en vivo, interactuar en foros con tus compañeros de clase y acceder a los contenidos de cada curso en cualquier momento, adaptándose a tus necesidades.

Acompañamiento de tutores

En cada curso tendrás un tutor académico quien resolverá tus dudas planteadas en la plataforma online. Además las coordinadoras académicas resolverán tus consultas administrativas a través del correo alumnosuc@claseejecutiva.cl

Clases en Vivo

Cada curso está organizado en 6 u 8 clases online y dos clases en vivo, transmitidas vía streaming, realizadas por nuestros destacados académicos o tutores. En estas clases podrás interactuar, realizar preguntas y comentar a tus compañeros de clase.

Material de estudio

Desde el inicio de tu programa online, tendrás acceso al material de estudio necesario para cada clase. Podrás acceder en cualquier momento y en cualquier lugar a tus clases online, papers, videos y otros recursos.

ACLARA TUS DUDAS

Quisimos responder las preguntas que muchos nos hacen a través de este video.

¡Aún estás a tiempo de matricularte!

Tienes hasta el 30 de Marzo

Clase en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo, relacionados con el uso del ambiente de desarrollo Google Colaboratory, con la instalación de herramientas Hadoop y Spark o con la utilización de la API para el almacenamiento y procesamiento de big data.

Trabajo individual

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos, los cuales tendrán por objetivo aplicar de forma práctica las técnicas y herramientas para el manejo de big data. En particular, se enfocan en el uso del ecosistema Hadoop, del framework Spark y su biblioteca para machine learning Spark MLLIB, y de herramientas prácticas para visualización de datos. El último proyecto suele tener características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto.

Contenidos

Ecosistema Hadoop
  • Introducción al big data
  • El ecosistema Hadoop
  • El sitema de archivos distribuidos Hadoop (HDFS)
  • Presentación de ambiente de desarrollo web Google Colaboratory
  • Aplicación práctica de herramientas de software
Herramientas del ecosistema Hadoop
  • Hadoop MapReduce
  • Manejo de bases de datos con herramienta de alto nivel e interfaz de tipo SQL (Apache Hive)
  • Manejo de bases de datos sobre MapReduce con lenguaje de alto nivel (Apache Pig)
  • Aplicación práctica de herramientas de software
Apache Spark
  • Conceptos y usos
  • Resilient Distributed Dataset
  • Programación en Spark
  • Transformaciones y acciones
  • Aplicación práctica de funciones core de Spark
Data analytics con Apache Spark
  • Apache Flume
  • Módulo Spark Streaming
  • Módulo Spark SQL
  • Aplicación práctica en procesamiento de streams de datos
  • Aplicación práctica en procesamiento de datos estructurados
Machine learning con Apache Spark
  • Módulo Spark MLLIB
  • Programación con funciones MLLIB con datasets supervisados
  • Programación con funciones MLLIB con datasets no supervisados
  • Pipelines de extracción de datos, entrenamiento y predicción con Spark ML
  • Aplicación práctica de Spark en machine learning
Técnicas de visualización
  • Conceptos fundamentales de visualización de información
  • Funciones básicas de Matplotlib
  • Reducción de dimensionalidad
  • Aplicación práctica de herramientas de software

Clase Ejecutiva UC se reserva el derecho a modificar el contenido en cualquier momento.

Jefe de programa

Curso Tecnicas-de-Big-Data-para-Machine-Learning Clase Ejecutiva UC, curso big data, curso big data y machine learning, ciencia de datos, análisis de datos
Jaime Navón Cohen

Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Jaime Navón Cohen es Ph.D Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC).

Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.

 

Profesores

Gabriel Sepulveda Villalobos
Gabriel Sepúlveda

Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile

Gabriel Sepúlveda es Ph.D (c) en Ciencias de la Ingeniería área Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Además, es ingeniero civil electrónico, con mención en Control Automático y Mención Complementaria en Computadores, Universidad Técnica Federico Santa María (Chile). Se desempeña como profesor instructor del Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería de la UC.

Iván Lillo
Iván Lillo

Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile

Iván Lillo es doctor en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Además tiene un Magíster en Ciencias de la Ingeniería, UC, y es ingeniero civil electricista, UC. Se desempeña como profesor instructor del Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería de la UC.

Ventajas

Prestigio UC

La Pontificia Universidad Católica de Chile posee más de 120 años educando y formando a los líderes de nuestro país. El prestigio UC es reconocido esencialmente por la calidad de sus docentes como por su excelente sistema de enseñanza, los cuales la han transformado en la universidad número uno del país y la mejor universidad de habla hispana en Latinoamérica.

Profesores de Clase Mundial

Nuestro proceso educativo es apoyado y guiado por la excelencia, el sello y el prestigio de los académicos de la Pontificia Universidad Católica de Chile, formados en las mejores universidades a nivel mundial.

Moderno modelo pedagógico

Contamos con una plataforma interactiva, con la última tecnología en educación a distancia, que te permitirá vivir la experiencia del aprendizaje en línea: Acceso a clases en vivo y constante interacción en foros, con académicos y tutores.

Flexibilidad

Tenemos diversos programas académicos que impartimos con un exclusivo e innovador sistema de aprendizaje, enfocado en la flexibilidad y adaptado a tus necesidades de tiempo y espacio, permitiendo que puedas estudiar donde quieras y cuando quieras.

Programas online

Somos un programa de perfeccionamiento profesional 100% online creado por la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Requisitos de postulación

Para postular a un programa de Clase Ejecutiva UC debes cumplir alguno de estos requisitos:

  • Título profesional universitario.
  • Título de egresado de instituto profesional o centro de formación técnica.
  • Conocimientos equivalentes en el área del programa al que estás postulando.




Inversión

Precios

Precio :
CLP $550.000

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Medios de pagos Chile

  • 3 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros cursos. En caso de existir interés, este será generado específicamente por su banco y no por Clase Ejecutiva UC.

 

  • Tarjeta de débito.

 

  • Transferencia bancaria.

Medios de pagos Internacional

  • Pago al contado a través de transferencia bancaria.

 

  • Pago a través de Paypal.

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Certificados apostillados

Una de las características más importantes de los títulos emitidos por la Pontificia Universidad Católica de Chile es que pueden ser apostillados gracias al Convenio de la Apostilla de la Haya. La Apostilla es una certificación única que permite agilizar el proceso de acreditación y certificación de títulos o documentos extranjeros en algún país miembro del Convenio de la Apostilla. Los documentos emitidos en Chile para ser utilizados en un país miembro del Convenio de la Apostilla que hayan sido certificados mediante una Apostilla, deberán ser reconocidos en cualquier otro país del convenio sin necesidad de otro tipo de certificación. Más información sobre el proceso de Apostilla en http://apostilla.gob.cl. El certificado del curso es apostillable. Sin embargo, la Clase Ejecutiva UC no se hace parte de la gestión de apostillarlo.

Un día en Clase Ejecutiva UC