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Diplomado
Big Data

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Anáhuac Educación Continua
Inicio
Inicia
02 de septiembre 2022
Inicio
Horarios
Viernes de 18:00 a 22:00 horas y
sábados de 9:00 a 13:00 horas
Duración
Duración
100 horas
Modalidad
Modalidad
A distancia
Inicio
Inversión
$18,755
Birrete
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Este programa es para:

Personal con equipos de trabajo a su cargo, los cuales desarrollen productos complejos, en los cuales pueda ser necesario flexibilidad para realizar cambios, que deseen predecir tiempos y realizar una reducción de riesgos, para poder maximizar el retorno de inversión.

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Objetivo general del Diplomado en Big Data

El Diplomado en Big Data que oferta Posgrados Anáhuac Puebla, se enfoca en formar líderes en la gestión, análisis y procesamiento de un gran volumen de datos, los cuales no pueden ser tratados con herramientas de software convencional, lo cual genera un aumento en la rentabilidad de la empresa, ya sea de manufactura, atención al cliente, etc., los cuales podrán implementar algoritmos de Machine Learning con la información recabada para la optimización de los procesos y servicios.

¿Qué aprenderé?

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  • Reconocer las características de los datos a analizar y de los equipos requeridos.
  • Conocer herramientas como Hadoop y Spark para la implementación de algoritmos de procesamiento.
  • Llevar a cabo la implementación de diferentes casos, los cuales dependen de la naturaleza del problema.
  • Poder hacer un análisis y procesamiento de la información masiva de bases de libre acceso.
Módulo 1.
  • Introducción
  • Componentes clave de hardware
  • Computación distribuida y paralela
  • Ecosistemas tecnológicos de Big Data.
  • Principales aplicaciones en los sectores industriales y de servicios

Módulo 1.
Big Data
Módulo 2.
  • Arquitectura Hadoop
  • Administración de Hadoop
  • Componentes de Hadoop
  • Programación de aplicaciones Hadoop

Módulo 2.
Ecosistema tecnológico Hadoop
Módulo 3.
  • Dataset y DataFrames distribuidos
  • Programación de aplicaciones Spark
  • Introducción a las librerías Spark

Módulo 3.
Ecosistema tecnológico Spark
Módulo 4.
  • Clasificación
  • Regresión
  • Agrupación
  • Evaluación

Módulo 4.
Modelo de soporte no supervisados
INICIA AQUÍ

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DR. EDUARDO BERRA VILLASEÑOR

Es Ingeniero en Sistemas Computacionales, Maestro en Ciencias Desarrollo de Software por el Instituto de Tecnologías y Humanidades y Doctor en Planeación Estratégica y Dirección de Tecnología.

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