Curso ALGORITMOS DE BIG DATA PARA INGENIERÍAS
Introducción del curso
Big Data
Tecnología que permite la recopilación y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Este Curso
Aplica los algoritmos en Big Data, aprenden el lenguaje R para realizar un desarrollo con R y Hadoop, así como realizar Data Mining con Weka
Metodología
Mediante este curso en línea podrás seguir la formación a tu ritmo y en el horario que tengas disponible. Tendrás tutorización personalizada y un grupo de usuarios con tus mismas inquietudes.
CURSO TEÓRICO-PRÁCTICO
Nivel: INICIACIÓN
SE REQUIEREN CONOCIMIENTOS PREVIOS
PROFESOR CON EXPERIENCIA EN FORMACIÓN Y PROYECTOS EN EMPRESAS
Se requiere ordenador personal, conexión a internet y CUENTA DE ZOOM (GRATUITA)
¿Para quién va dirigido este curso?
ESTUDIANTES
Docentes
Profesionales
Temario
› MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
Proceso KDD 1.1.2. Modelos y Técnicas de Data Mining
Áreas de aplicación
Minería de textos y Web Mining
Data mining y marketing
› R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
Instalación de R y RStudio
Introducción al lenguaje
Historia e Introducción a R
Operaciones Básicas y Números
Atributos, Entrada y Coerción
Matrices 2.1.6. Precedencia Operaciones Vectoriales
Manejo de fechas y tiempo
Listas, Factores, Valores Faltantes y Dataframes
Subconjuntos de Datos
Leer y Escribir Datos
Uso del lenguaje
Estructuras de Control
Funciones
Reglas de Alcance
Sistema de gráficos
Funciones *apply: apply
Funciones *apply: lapply / sappy
Funciones *apply: mapply / rep
Graficación con el Sistema de Base de Gráficos
Algunas Funciones Gráficas de Alto Nivel
Parámetros en el Sistema de Gráficos
Colores en el Sistema de Gráficos
Graficación con Notación Matemática
Graficación con texto y notación matemática
Creación de Gráficas en 3D
Expresiones regulares. Graficas con ggplot2 y Simulación
Expresiones Regulares
Paquete de gráficos ggplot2
Simulación
R en el mundo real
Estadística Descriptiva y Predictiva con R
Integración de R en Hadoop
› PRE-PROCESAMIENTO &, PROCESAMIENTO DE DATOS
Obtención y limpieza de los datos (ETL)
Inferencia estadística
Pruebas de hipótesis
Modelos de regresión
rboles de n
Algoritmos de n / n (J48/C5.0, M5P)
n, Tipos de distancia, n
Machine Learning
Comparar culos (k-NN)
Modelo predictivo de profit (k-NN, M5P…)
Modelo predictivo de n (J48, k-NN)
› ANÁLISIS DE LOS DATOS
Inteligencia Analítica de negocios
La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
Presentación de resultados
› PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
¿Qué es Hadoop?
El sistema de archivos HDFS
Algunos comandos de referencia
Procesamiento MapReduce con Hadoop
El concepto de los clusters en Hadoop
› WEKA Y DATA MINING
¿Qué es Weka?
Técnicas de Data Mining en Weka
Interfaces de Weka
Selección de atributos
Habilidades
Información
› Curso práctico de 80 horas
› Son necesarios conocimientos previos
› Este curso se realiza línea, visualiza el contenido y realiza las tareas durante las fechas de la convocatoria y recibe asesoramiento personalizado
› Acceso al curso: te enviaremos el enlace y la contraseña para acceder al curso mediante un email
› Cada asistente debe disponer de su propio portátil /ordenador y conexión a internet.
› Para más información ponte en contacto a través de nuestro formulario de contacto.
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