IFCD0077·Especialidad Formativa

IFCD0077 Data engineering & inteligencia artificial

Formar a Técnicos en Ingeniería de datos y en proyectos de Inteligencia Artificial

Compatibilidad
SCORM 1.2. Compatible con Moodle, Canvas, Blackboard, TalentLMS y otros
Trazabilidad para FUNDAE
Registros completos de actividad y evaluación, listos para auditoría
Idiomas
Castellano, catalán, euskera y gallego
Última revisión
2026

Para quién es

Esta acción formativa está dirigida a profesionales de los siguientes sectores:

Economía e industria digital
Convenios: Economía e industria digital

Contenido del programa

Herramientas prácticas para la Inteligencia Artificial e Introducción al Machine Learning

19 secciones

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Conocimiento del lenguaje Python para el tratamiento de datos y el desarrollo de modelos.

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  • 1. Conocimiento del lenguaje Python para el tratamiento de datos y el desarrollo de modelos.
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Manejo de los fundamentos matemáticos y estadísticos necesarios para la IA.

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  • 1. Manejo de los fundamentos matemáticos y estadísticos necesarios para la IA.
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El dominio de la manipulación, exploración y limpieza de datos.

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  • 1. El dominio de la manipulación, exploración y limpieza de datos.
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Conocimiento del análisis descriptivo y estadístico de los datos.

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  • 1. Conocimiento del análisis descriptivo y estadístico de los datos.
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Conocimiento del análisis exploratorio y geoespacial de la oferta de alojamientos turísticos en determinados programas sobre las ciudades españolas.

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  • 1. Conocimiento del análisis exploratorio y geoespacial de la oferta de alojamientos turísticos en determinados programas sobre las ciudades españolas.
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Conocer el análisis de preferencias de usuarios sobre lista de reproducciones de programas musicales.

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  • 1. Conocer el análisis de preferencias de usuarios sobre lista de reproducciones de programas musicales.
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Conocimiento de los principios de Machine learning o aprendizaje automático, Fuzzy logic o lógica difusa, el concepto de Vida artificial, Sistemas expertos, Data Mining o minería de datos y de Redes B

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  • 1. Conocimiento de los principios de Machine learning o aprendizaje automático, Fuzzy logic o lógica difusa, el concepto de Vida artificial, Sistemas expertos, Data Mining o minería de datos y de Rede
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Conocimiento inicial en áreas relacionadas con la Inteligencia Artificial: matemáticas básicas, fundamentos de informática, estadística, probabilidad, vectores, álgebra lineal y cálculo.

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  • 1. Conocimiento inicial en áreas relacionadas con la Inteligencia Artificial: matemáticas básicas, fundamentos de informática, estadística, probabilidad, vectores, álgebra lineal y cálculo.
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Casos de uso para la visualización de desarrollos en coches automatizados, robótica de alta gama, gestión del tráfico basada en IA, mantenimiento de la red inteligente etc.

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  • 1. Casos de uso para la visualización de desarrollos en coches automatizados, robótica de alta gama, gestión del tráfico basada en IA, mantenimiento de la red inteligente etc.
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Conocimiento de los principios del Machine Learning.

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  • 1. Conocimiento de los principios del Machine Learning.
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Comprensión del aprendizaje supervisado, aplicaciones de clasificación y regresión.

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  • 1. Comprensión del aprendizaje supervisado, aplicaciones de clasificación y regresión.
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Comprensión del aprendizaje no supervisado, aplicaciones de segmentación y clustering.

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  • 1. Comprensión del aprendizaje no supervisado, aplicaciones de segmentación y clustering.
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Desarrollo de técnicas de aprendizaje y evaluación, interpretación de principales métricas de calidad.

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  • 1. Desarrollo de técnicas de aprendizaje y evaluación, interpretación de principales métricas de calidad.
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Creación de modelos Avanzados de Machine Learning y técnicas específicas de ajuste y mejora.

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  • 1. Creación de modelos Avanzados de Machine Learning y técnicas específicas de ajuste y mejora.
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Comprensión del algoritmo de predicción de rotación de clientes de un operador de telecomunicaciones.

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  • 1. Comprensión del algoritmo de predicción de rotación de clientes de un operador de telecomunicaciones.
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El trabajo con la segmentación de clientes de un portal de e-commerce a partir del comportamiento en la web.

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  • 1. El trabajo con la segmentación de clientes de un portal de e-commerce a partir del comportamiento en la web.
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Conocimiento de las bases para desarrollar, hacer pruebas y aplicar algoritmos de análisis predictivo sobre diferentes tipos de datos para predecir el futuro.

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  • 1. Conocimiento de las bases para desarrollar, hacer pruebas y aplicar algoritmos de análisis predictivo sobre diferentes tipos de datos para predecir el futuro.
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Cómo acelerar el análisis de datos y hacer que sea más preciso, sabiendo asignar a las máquinas tareas centrales del análisis de datos como la clasificación, el clustering o la detección de anomalías.

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  • 1. Cómo acelerar el análisis de datos y hacer que sea más preciso, sabiendo asignar a las máquinas tareas centrales del análisis de datos como la clasificación, el clustering o la detección de anomalí
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Conocimiento del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.

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  • 1. Conocimiento del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
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Introducción al Deep Learning y Visión Artificial

19 secciones

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Tipos de modelos y aplicaciones

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  • 1. Tipos de modelos y aplicaciones
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Conocimiento de casos de éxito reales y cómo funcionan: coches autónomos, asistentes inteligentes, Inteligencia en videojuegos, deepfakes.

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  • 1. Conocimiento de casos de éxito reales y cómo funcionan: coches autónomos, asistentes inteligentes, Inteligencia en videojuegos, deepfakes.
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El trabajo del ecosistema especializado Python para Deep Learning con Tensorflow y Keras.

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  • 1. El trabajo del ecosistema especializado Python para Deep Learning con Tensorflow y Keras.
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Estudio del entorno de predicción del precio de la vivienda en España con datos del sector inmobiliario e indicadores socioeconómicos.

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  • 1. Estudio del entorno de predicción del precio de la vivienda en España con datos del sector inmobiliario e indicadores socioeconómicos.
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La detención del fraude bancario con datos de transacciones entre cuentas de particulares.

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  • 1. La detención del fraude bancario con datos de transacciones entre cuentas de particulares.
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Estudio del entendimiento de los procesos internos de las funciones de activación en Deep Learning.

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  • 1. Estudio del entendimiento de los procesos internos de las funciones de activación en Deep Learning.
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Conocimiento de Sigmoide, la Tanh y la ReLU.

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  • 1. Conocimiento de Sigmoide, la Tanh y la ReLU.
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Conocimiento de una red neuronal artificial y sus niveles jerárquicos.

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  • 1. Conocimiento de una red neuronal artificial y sus niveles jerárquicos.
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Conocimiento de IBM Watson Developer Cloud, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning, TensorFlow o BigML.

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  • 1. Conocimiento de IBM Watson Developer Cloud, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning, TensorFlow o BigML.
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Entendimiento y aplicabilidad del Deep Learning como elemento de la aproximación a la percepción humana.

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  • 1. Entendimiento y aplicabilidad del Deep Learning como elemento de la aproximación a la percepción humana.
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Estudio de los modelos para clasificación y segmentación de imágenes.

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  • 1. Estudio de los modelos para clasificación y segmentación de imágenes.
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Desarrollo de aplicaciones y modelos de visión artificial.

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  • 1. Desarrollo de aplicaciones y modelos de visión artificial.
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El trabajo con las BBDD y modelos disponibles para su integración.

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  • 1. El trabajo con las BBDD y modelos disponibles para su integración.
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El trabajo de la segmentación y detección de peatones y obstáculos desde la cámara de un coche autónomo.

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  • 1. El trabajo de la segmentación y detección de peatones y obstáculos desde la cámara de un coche autónomo.
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Creación de un modelo de diagnóstico asistido a partir de imágenes médicas. La extracción de información significativa a partir de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y la toma medid

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  • 1. Creación de un modelo de diagnóstico asistido a partir de imágenes médicas. La extracción de información significativa a partir de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y la toma me
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Técnicas de inspección visual y la detección de defectos, la colocación y medición de piezas, además de identificar, clasificar y rastrear productos.

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  • 1. Técnicas de inspección visual y la detección de defectos, la colocación y medición de piezas, además de identificar, clasificar y rastrear productos.
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Orientación operativa a los dispositivos en la ejecución de sus funciones basándose en la captura y el procesamiento de imágenes.

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  • 1. Orientación operativa a los dispositivos en la ejecución de sus funciones basándose en la captura y el procesamiento de imágenes.
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Conocimiento de la visión artificial en la Industria 4.0.

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  • 1. Conocimiento de la visión artificial en la Industria 4.0.
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Dominio de los diferentes sistemas y herramientas existentes en el mercado para la visión artificial.

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  • 1. Dominio de los diferentes sistemas y herramientas existentes en el mercado para la visión artificial.
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Procesamiento del Lenguaje Natural y Modelos Temporales Profundos

24 secciones

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Las aplicaciones y fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural.

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  • 1. Las aplicaciones y fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural.
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El trabajo de los modelos para la transcripción de audio a texto.

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  • 1. El trabajo de los modelos para la transcripción de audio a texto.
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El trabajo de los modelos para el análisis semántico del texto, detección de sentimiento o entidades.

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  • 1. El trabajo de los modelos para el análisis semántico del texto, detección de sentimiento o entidades.
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La práctica con modelos para generación de sentencias y diálogo.

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  • 1. La práctica con modelos para generación de sentencias y diálogo.
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Entendimiento de ecosistema tecnológico de soluciones, Keras/TensorFlow, HugginFace, BERT, GPT-3.

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  • 1. Entendimiento de ecosistema tecnológico de soluciones, Keras/TensorFlow, HugginFace, BERT, GPT-3.
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El desarrollo y creación de una arquitectura de asistente virtual automatizado para un call center, generación de diálogos y sentencias.

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  • 1. El desarrollo y creación de una arquitectura de asistente virtual automatizado para un call center, generación de diálogos y sentencias.
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La realización del análisis automatizado del sentimiento sobre una marca a través de Twitter.

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  • 1. La realización del análisis automatizado del sentimiento sobre una marca a través de Twitter.
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La creación de un modelo que aprenda a escribir fake-news de manera autónoma.

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  • 1. La creación de un modelo que aprenda a escribir fake-news de manera autónoma.
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Conocimiento avanzado en Modelos Lógicos: gramáticas.

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  • 1. Conocimiento avanzado en Modelos Lógicos: gramáticas.
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Conocimiento avanzado en Modelos probabilísticos del lenguaje natural: basados en datos.

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  • 1. Conocimiento avanzado en Modelos probabilísticos del lenguaje natural: basados en datos.
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Procesamiento del lenguaje: Análisis morfológico o léxico, Análisis sintáctico, Análisis semántico y Análisis pragmático.

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  • 1. Procesamiento del lenguaje: Análisis morfológico o léxico, Análisis sintáctico, Análisis semántico y Análisis pragmático.
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Entendimiento de la aplicabilidad del aprendizaje automático para procesar e interpretar textos y datos.

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  • 1. Entendimiento de la aplicabilidad del aprendizaje automático para procesar e interpretar textos y datos.
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Profundización en la psicología humana para proyectar en las máquinas.

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  • 1. Profundización en la psicología humana para proyectar en las máquinas.
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Conocimiento de las Redes Neuronales Recurrentes

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  • 1. Conocimiento de las Redes Neuronales Recurrentes
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El Dominio de los modelos con memoria LSTM y GRU.

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  • 1. El Dominio de los modelos con memoria LSTM y GRU.
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Procesos de implementación en Keras.

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  • 1. Procesos de implementación en Keras.
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Desarrollo de un Taller de optimización de Logística para estimar la demanda y el stock de una planta de producción simulada.

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  • 1. Desarrollo de un Taller de optimización de Logística para estimar la demanda y el stock de una planta de producción simulada.
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Realización de una predicción de aforo en partidos de fútbol de la Liga.

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  • 1. Realización de una predicción de aforo en partidos de fútbol de la Liga.
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Conocimiento avanzado en Análisis de series temporales univariantes.

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  • 1. Conocimiento avanzado en Análisis de series temporales univariantes.
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Predicción de series temporales con redes neuronales.

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  • 1. Predicción de series temporales con redes neuronales.
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Predicción de series temporales con Deep Learning.

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  • 1. Predicción de series temporales con Deep Learning.
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Manejo de datos perdidos en series temporales.

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  • 1. Manejo de datos perdidos en series temporales.
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Introducción a Series temporales con R.

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  • 1. Introducción a Series temporales con R.
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Conocimiento de las Series Temporales Avanzadas: Aplicación de Redes Neuronales para el Pronóstico de Series de Tiempo

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  • 1. Conocimiento de las Series Temporales Avanzadas: Aplicación de Redes Neuronales para el Pronóstico de Series de Tiempo
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Modelos Generativos y aprendizaje por refuerzo en Machine Learning

26 secciones

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Aprendizaje de los fundamentos y aplicaciones de los modelos generativos.

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  • 1. Aprendizaje de los fundamentos y aplicaciones de los modelos generativos.
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Trabajo con la arquitectura y solución mediante aprendizaje profundo.

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  • 1. Trabajo con la arquitectura y solución mediante aprendizaje profundo.
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Ejemplos reales de aplicación.

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  • 1. Ejemplos reales de aplicación.
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Aplicación de una GAN básica para resolver problemas complejos.

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  • 1. Aplicación de una GAN básica para resolver problemas complejos.
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Generación de contenido multimedia sintético, caras inventadas o videos de famosos tipo DeepFake.

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  • 1. Generación de contenido multimedia sintético, caras inventadas o videos de famosos tipo DeepFake.
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Realización de entrenamiento de un modelo para detectar comportamientos anómalos en una máquina industrial.

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  • 1. Realización de entrenamiento de un modelo para detectar comportamientos anómalos en una máquina industrial.
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Entendimiento de Redes Neuronales Generativas Adversaria y su aplicación.

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  • 1. Entendimiento de Redes Neuronales Generativas Adversaria y su aplicación.
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Marketing digital y los modelos generativos.

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  • 1. Marketing digital y los modelos generativos.
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Visibilidad completa en la generación de caras con GANs.

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  • 1. Visibilidad completa en la generación de caras con GANs.
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Arquitectura profunda con algoritmos de aprendizaje

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  • 1. Arquitectura profunda con algoritmos de aprendizaje
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Principales técnicas de entrenamiento de un modelo generativo.

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  • 1. Principales técnicas de entrenamiento de un modelo generativo.
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El trabajar con Variational Autoencoders.

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  • 1. El trabajar con Variational Autoencoders.
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Desarrollos con Generative Adversarial Networks.

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  • 1. Desarrollos con Generative Adversarial Networks.
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Desarrollo del entrenamiento simultáneo de dos arquitecturas y aplicaciones.

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  • 1. Desarrollo del entrenamiento simultáneo de dos arquitecturas y aplicaciones.
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El aprendizaje reforzado, principios y aplicaciones.

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  • 1. El aprendizaje reforzado, principios y aplicaciones.
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Exposición de ejemplos de casos de éxito y sus fundamentos.

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  • 1. Exposición de ejemplos de casos de éxito y sus fundamentos.
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Aprendizaje de técnicas estadísticas y basadas en modelos.

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  • 1. Aprendizaje de técnicas estadísticas y basadas en modelos.
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Realización del entrenamiento de un modelo capaz de jugar de manera autónoma a videojuegos ATARI.

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  • 1. Realización del entrenamiento de un modelo capaz de jugar de manera autónoma a videojuegos ATARI.
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Entrenamiento de un modelo capaz de optimizar campañas de publicidad en redes sociales de manera autónoma.

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  • Evaluación inicial
  • 1. Entrenamiento de un modelo capaz de optimizar campañas de publicidad en redes sociales de manera autónoma.
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Conocimiento y trabajo para desarrollar Q-Learning.

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  • 1. Conocimiento y trabajo para desarrollar Q-Learning.
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El juego en Python.

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  • 1. El juego en Python.
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Obtención de soluciones en el mantenimiento predictivo o la personalización de experiencias de cliente.

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  • 1. Obtención de soluciones en el mantenimiento predictivo o la personalización de experiencias de cliente.
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La optimización como concepto de mejora y el Machine Learning.

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  • 1. La optimización como concepto de mejora y el Machine Learning.
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Criterios en algoritmos para el control de aprendizaje.

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  • 1. Criterios en algoritmos para el control de aprendizaje.
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Principales métodos (Método de Montecarlo, Métodos de diferencias temporales).

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  • 1. Principales métodos (Método de Montecarlo, Métodos de diferencias temporales).
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Introducción a los mecanismos de exploración inteligente.

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  • 1. Introducción a los mecanismos de exploración inteligente.
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MLOps: Implementación y creación de producto basado en IA e Inteligencia artificial explicable (XIA)

27 secciones

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El uso de la visión transversal del MLOps.

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  • 1. El uso de la visión transversal del MLOps.
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Profundización en aplicaciones y casos de éxito de la IA.

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  • 1. Profundización en aplicaciones y casos de éxito de la IA.
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El manejo de metodologías Ágiles aplicadas a Inteligencia Artificial.

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  • 1. El manejo de metodologías Ágiles aplicadas a Inteligencia Artificial.
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Conocimiento avanzado en tecnologías Cloud (AWS, Google Cloud y Azure) para la implantación de la IA.

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  • 1. Conocimiento avanzado en tecnologías Cloud (AWS, Google Cloud y Azure) para la implantación de la IA.
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Integración de un modelo de IA para recomendaciones en una aplicación web.

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  • 1. Integración de un modelo de IA para recomendaciones en una aplicación web.
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Desarrollo de un modelo de IA para detección del fraude en un sistema de transacciones.

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  • 1. Desarrollo de un modelo de IA para detección del fraude en un sistema de transacciones.
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Implantación de un modelo de reconocimiento facial en una aplicación móvil.

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  • 1. Implantación de un modelo de reconocimiento facial en una aplicación móvil
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El proceso de desarrollo de productos en 6 etapas.

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  • 1. El proceso de desarrollo de productos en 6 etapas.
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Desarrollo de instrucciones paso a paso; preguntas planteadas en lenguaje matemático y código de programación.

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  • 1. Desarrollo de instrucciones paso a paso; preguntas planteadas en lenguaje matemático y código de programación.
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El trabajo con Bots: programa de software automatizado diseñado.

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  • 1. El trabajo con Bots: programa de software automatizado diseñado
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Aplicación de sistemas autónomos.

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  • 1. Aplicación de sistemas autónomos.
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Tipos arquitectónicos de alto nivel: Inteligencia artificial pregenerada, Modelos de inteligencia artificial pregenerados de AI Builder e Inteligencia artificial personalizada.

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  • 1. Tipos arquitectónicos de alto nivel: Inteligencia artificial pregenerada, Modelos de inteligencia artificial pregenerados de AI Builder e Inteligencia artificial personalizada.
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Introducción a lenguajes de código.

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  • 1. Introducción a lenguajes de código.
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Aportaciones prácticas. Actores relacionados.

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  • 1. Aportaciones prácticas. Actores relacionados.
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Metodología XIA: principales técnicas empleadas.

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  • 1. Metodología XIA: principales técnicas empleadas.
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Modelos basados en percepción visual, en interpretación matemática y en el procesamiento y comparación de datos.

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  • 1. Modelos basados en percepción visual, en interpretación matemática y en el procesamiento y comparación de datos.
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Sectores e industrias involucradas.

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  • 1. Sectores e industrias involucradas.
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Factores condicionantes.

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  • 1. Factores condicionantes.
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Predicciones y decisiones.

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  • 1. Predicciones y decisiones.
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Justificación de resultados.

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  • 1. Justificación de resultados.
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Explicabilidad de los algoritmos.

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  • 1. Explicabilidad de los algoritmos.
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Explicaciones locales y globales.

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  • 1. Explicaciones locales y globales.
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Privacidad de los datos.

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  • 1. Privacidad de los datos.
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Trabajo en el aprendizaje de las máquinas como un proceso comprensible.

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  • 1. Trabajo en el aprendizaje de las máquinas como un proceso comprensible.
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Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

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  • 1. Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
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Técnicas complejas de IA, como el aprendizaje profundo y algoritmos genéticos.

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  • 1. Técnicas complejas de IA, como el aprendizaje profundo y algoritmos genéticos.
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Aprendizaje de combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.

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  • 1. Aprendizaje de combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.
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Introducción a Python para Data Science y Big Data. Gestión de datos en Python

18 secciones

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Evaluación de las necesidades de big data y analítica de datos.

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  • 1. Evaluación de las necesidades de big data y analítica de datos.
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Jupyter Notebook.

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  • 1. Jupyter Notebook.
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Sintaxis básica de Python:

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  • 1.1. Valores, tipos, variables Operandos y expresiones.
  • 1.2 Condicionales y bucles para control de flujos
  • 1.3. Estructuras de datos: Listas y diccionarios
  • 1.4. Entrada y salida.
  • 1.5. Funciones
  • 1.6. Orientación a objetos.
  • 1.7. Módulos
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Gestión de proyectos en Python.

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  • 1. Gestión de proyectos en Python.
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Evaluación de la eficiencia del código.

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  • 1. Evaluación de la eficiencia del código.
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El trabajo con las funciones comunes en Python.

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  • 1. El trabajo con las funciones comunes en Python.
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Aprendizaje de desarrollo de programas de forma completa con Python.

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  • 1. Aprendizaje de desarrollo de programas de forma completa con Python.
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Aprendizaje de trabajo con módulos de código que intercambiables.

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  • 1. Aprendizaje de trabajo con módulos de código que intercambiables.
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Las tareas del interprete en Python.

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  • 1. Las tareas del interprete en Python.
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Aprendizaje del procesamiento e ingeniería de datos en Python:

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  • 1.1. Introducción a Pandas y Numpy.
  • 1.2. Conocimiento de álgebra relacional basada en dataframes: proyección, filtrado, agrupación y unión de conjuntos de datos.
  • 1.3. Serialización y deserialización de datos.
  • 1.4. Integración de bases de datos relacionales y entornos cloud.
  • 1.5. Limpieza y validación de conjuntos de datos, tratamiento de duplicados y valores perdidos.
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Analítica de datos con Python.

  • Introducción
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  • 1.1. Cálculo estadístico descriptivo e inferencial.
  • 1.2. Visualización con matplotlib y seaborn.
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El trabajo con listas en Python, los condicionales "if" y los bucles "for".

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  • 1. El trabajo con listas en Python, los condicionales "if" y los bucles "for".
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Funciones en Python y la librería "Pandas".

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  • 1. Funciones en Python y la librería "Pandas".
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Comprensión de las aplicaciones de analítica avanzada que utilizan Python.

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  • 1. Comprensión de las aplicaciones de analítica avanzada que utilizan Python.
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Aplicación de Python en el conocimiento de los fundamentos y técnicas de Web Scraping.

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  • 1. Aplicación de Python en el conocimiento de los fundamentos y técnicas de Web Scraping.
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Aplicación de Python en el conocimiento de los fundamentos y técnicas de escucha en RRSS.

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  • 1. Aplicación de Python en el conocimiento de los fundamentos y técnicas de escucha en RRSS.
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Conocimiento de los fundamentos de MongoDB como herramienta de gestión de base de datos no relacional.

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  • 1. Conocimiento de los fundamentos de MongoDB como herramienta de gestión de base de datos no relacional.
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Conocimiento de los fundamentos del Big Data y su aplicación al procesamiento distribuido.

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  • 1. Conocimiento de los fundamentos del Big Data y su aplicación al procesamiento distribuido.
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Necesidad y principios de las arquitecturas Big Data y Fundamentos de Apache Spark con Python

17 secciones

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Conocimiento sobre la necesidad y adopción de las tecnologías Big Data.

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  • 1. Conocimiento sobre la necesidad y adopción de las tecnologías Big Data.
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Estudio de arquitecturas de referencia: Data Lake y Lakehouse

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  • 1. Estudio de arquitecturas de referencia: Data Lake y Lakehouse
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Examen a las limitaciones y soluciones de la arquitectura de análisis de datos existente en un caso de uso.

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  • 1. Examen a las limitaciones y soluciones de la arquitectura de análisis de datos existente en un caso de uso.
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Identificación del Ecosistema Hadoop y soluciones de computación escalable distribuida relacionadas con el ecosistema Spark.

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  • 1.1. Componentes principales de hadoop: MapReduce, HDFS, HIVE.
  • 1.2. Principales servicios y proveedores.
  • 1.3. Limitaciones.
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Fundamentos y ecosistema Apache Spark.

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  • 1.1. Necesidad y ejemplo de casos de uso en la industria.
  • 1.2. Arquitectura y componentes (rdd, sql, streaming y Machine Learning).
  • 1.3. Principales proveedores e infraestructuras: despliegue en Cloud privado, híbrido y público.
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Funciones del arquitecto de datos.

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  • 1. Funciones del arquitecto de datos.
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Principales productos y herramientas que una organización utiliza para gestionar los datos.

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  • 1. Principales productos y herramientas que una organización utiliza para gestionar los datos.
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Modelo de interacciones entre sistemas de datos.

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  • 1. Modelo de interacciones entre sistemas de datos.
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Entendimiento y práctica de datos almacenados, datos en uso, los datos en movimiento, descripciones de los almacenes de datos, los grupos de datos y los elementos de datos; así como práctica con las a

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  • 1. Entendimiento y práctica de datos almacenados, datos en uso, los datos en movimiento, descripciones de los almacenes de datos, los grupos de datos y los elementos de datos; así como práctica con la
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El trabajo con Apache Spark, componentes y detalles técnicos de la arquitectura.

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  • 1. El trabajo con Apache Spark, componentes y detalles técnicos de la arquitectura.
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Utilización de la Sintaxis principal de PySpark.

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  • 1. Utilización de la Sintaxis principal de PySpark.
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Caracterización de la carga de datos y funcionalidad básica de un DataFrame en PySpark.

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  • 1. Caracterización de la carga de datos y funcionalidad básica de un DataFrame en PySpark.
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Transformaciones básicas en PySpark.

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  • 1. Transformaciones básicas en PySpark.
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Manipulación y transformación con PySpark.

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  • 1.1. Agregaciones
  • 1.2. Uniones
  • 1.3. Funciones de ventana
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Serialización y almacenamiento de datos dentro de un Data Lake.

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  • 1.1. Apache Parquet, particionado de ficheros, Delta Lake.
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Ejemplos y casos prácticos de soluciones empresariales.

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  • 1. Ejemplos y casos prácticos de soluciones empresariales.
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Depuración y optimización de procesos.

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  • 1. Depuración y optimización de procesos.
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Spark Streaming y Analítica avanzada y Machine Learning con Spark MLlib

17 secciones

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El estudio avanzado de las arquitecturas basadas en eventos.

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  • 1. El estudio avanzado de las arquitecturas basadas en eventos.
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La utilización de casos de uso de procesamiento continuado.

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  • 1. La utilización de casos de uso de procesamiento continuado.
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Introducción a Apache Kafka.

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  • 1. Introducción a Apache Kafka.
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Procesamiento en streaming con PySpark.

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  • 1. Procesamiento en streaming con PySpark.
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Conocimiento avanzado en el procesamiento escalable, de alto rendimiento y con tolerancia a fallos de flujos de datos en streaming.

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  • 1. Conocimiento avanzado en el procesamiento escalable, de alto rendimiento y con tolerancia a fallos de flujos de datos en streaming.
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Structured Spark Streaming: interfaz basado en Spark SQL

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  • 1. Structured Spark Streaming: interfaz basado en Spark SQL
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Aplicación del motor unificado de analíticas para procesar datos a gran escala que integra módulos para SQL, streaming, aprendizaje automático y procesamiento de grafos.

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  • 1. Aplicación del motor unificado de analíticas para procesar datos a gran escala que integra módulos para SQL, streaming, aprendizaje automático y procesamiento de grafos.
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La ejecución de forma independiente o en Apache Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, la nube y distintas fuentes de datos.

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  • 1. La ejecución de forma independiente o en Apache Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, la nube y distintas fuentes de datos.
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Spark Stack y Spark Core.

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  • 1. Spark Stack y Spark Core.
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Conocimiento del Aprendizaje Automático.

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  • 1. Conocimiento del Aprendizaje Automático.
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Identificación de los problemas de escalabilidad en proyectos de aprendizaje.

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  • 1. Identificación de los problemas de escalabilidad en proyectos de aprendizaje.
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Aplicación de Spark MLlib a proyectos de analítica avanzada.

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  • 1. Aplicación de Spark MLlib a proyectos de analítica avanzada.
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Ejemplos de problemas predictivos de regresión y clasificación con Pyspark MLlib.

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  • 1. Ejemplos de problemas predictivos de regresión y clasificación con Pyspark MLlib.
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Conocimiento del procesamiento en memoria.

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  • 1. Conocimiento del procesamiento en memoria.
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Introducción a la Analítica avanzada: cómo realizar consultas SQL y su uso para Machine Learning con librerías de data science como MLlib y GraphX.

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  • 1. Introducción a la Analítica avanzada: cómo realizar consultas SQL y su uso para Machine Learning con librerías de data science como MLlib y GraphX.
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Abstracción RDD (Resilient Distributed Dataset).

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  • 1. Abstracción RDD (Resilient Distributed Dataset).
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Evaluación perezosa y resultados.

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  • 1. Evaluación perezosa y resultados.
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Gestión de Proyectos de Business Intelligence

10 secciones

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Conocimiento de principales herramientas del Business Intelligence.

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  • 1. Conocimiento de principales herramientas del Business Intelligence.
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El desarrollo de cuadros de mandos

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  • 1. El desarrollo de cuadros de mandos
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Dominio de métricas, indicadores y KPI's.

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  • 1. Dominio de métricas, indicadores y KPI's.
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Inicio en la metodología Agile: Scrum y Kanban en sus proyectos.

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  • 1. Inicio en la metodología Agile: Scrum y Kanban en sus proyectos.
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Dominio de artifacts en Proyectos Agile.

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  • 1. Dominio de artifacts en Proyectos Agile.
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Aprendizaje de los principales procesos, patrones de actuación y cuadros de mando de mayor utilidad para cada proyecto.

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  • 1. Aprendizaje de los principales procesos, patrones de actuación y cuadros de mando de mayor utilidad para cada proyecto.
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Los problemas al tratar con diversas fuentes de datos, al usar diferentes herramientas y la pérdida de tiempo cuando estos no tienen las mismas métricas.

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  • 1. Los problemas al tratar con diversas fuentes de datos, al usar diferentes herramientas y la pérdida de tiempo cuando estos no tienen las mismas métricas.
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Análisis en profundidad de datos con el objetivo de localizar patrones no visibles.

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  • 1. Análisis en profundidad de datos con el objetivo de localizar patrones no visibles.
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La traducción de complejos volúmenes de datos provenientes de diversas herramientas (ERP, Web, BBDD, CRM, ...). bajo paneles únicos para crear visualizaciones interactivas y comprensibles.

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  • 1. La traducción de complejos volúmenes de datos provenientes de diversas herramientas (ERP, Web, BBDD, CRM, ...). bajo paneles únicos para crear visualizaciones interactivas y comprensibles.
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Diferenciación de los datos necesarios para recoger y realizar un análisis enfocado en la toma de decisiones.

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  • 1. Diferenciación de los datos necesarios para recoger y realizar un análisis enfocado en la toma de decisiones.
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Power BI como Herramienta de Inteligencia Empresarial y ventaja competitiva

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Aprender las principales componentes de la solución Power BI.

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  • 1. Aprender las principales componentes de la solución Power BI.
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Obtención y carga de datos en Power BI.

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  • 1. Obtención y carga de datos en Power BI.
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Modelo lógico Power BI y Manejo de relaciones.

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  • 1. Modelo lógico Power BI y Manejo de relaciones.
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La transformación de los datos

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  • 1. La transformación de los datos
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Asumir la seguridad y los roles

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  • 1. Asumir la seguridad y los roles
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Aprendizaje del trabajo en entornos colaborativos.

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  • 1. Aprendizaje del trabajo en entornos colaborativos.
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Dominio de la exportación de datos y creación de alarmas.

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  • 1. Dominio de la exportación de datos y creación de alarmas.
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Conocimiento de las principales herramientas de minería de datos con el objeto de localizar y recopilar los datos, procesarlos y clasificarlos.

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  • 1. Conocimiento de las principales herramientas de minería de datos con el objeto de localizar y recopilar los datos, procesarlos y clasificarlos.
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Conocimiento de las principales herramientas OLAP (Online Analytical Processing) para comenzar a trabajar con tablas de bases de datos relacionales.

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  • 1. Conocimiento de las principales herramientas OLAP (Online Analytical Processing) para comenzar a trabajar con tablas de bases de datos relacionales.
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Conocimiento avanzado en herramientas de cuadros de mando para aprender a visualizar la evolución del rendimiento de los principales KPIs con gráficos e iconos para su propia necesidad o al servicio d

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  • 1. Conocimiento avanzado en herramientas de cuadros de mando para aprender a visualizar la evolución del rendimiento de los principales KPIs con gráficos e iconos para su propia necesidad o al servici
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Conocimiento de las principales herramientas de modelización para poder crear los planes de negocio basados en datos y simular el comportamiento en el mercado o en una situación hipotética.

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  • 1. Conocimiento de las principales herramientas de modelización para poder crear los planes de negocio basados en datos y simular el comportamiento en el mercado o en una situación hipotética.
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Tableau en Data Science

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Aprendizaje del conjunto dinámico y estático.

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  • 1. Aprendizaje del conjunto dinámico y estático.
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Combinación de conjuntos.

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  • 1. Combinación de conjuntos.
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Conjunto con parámetros.

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  • 1. Conjunto con parámetros.
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Dashboard: uniformidad en las fuentes, líneas de referencia, Droplines y Tooltips.

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  • 1. Dashboard: uniformidad en las fuentes, líneas de referencia, Droplines y Tooltips.
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Conocimiento del análisis interactivo enriquecido con acciones de conjunto de Tableau.

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  • 1. Conocimiento del análisis interactivo enriquecido con acciones de conjunto de Tableau.
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El trabajo con las principales técnicas de mapeo avanzado con Tableau.

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  • 1. El trabajo con las principales técnicas de mapeo avanzado con Tableau.
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Aprendizaje de la base del análisis avanzado con los primeros pasos en R, Python y MATLAB.

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  • 1. Aprendizaje de la base del análisis avanzado con los primeros pasos en R, Python y MATLAB.
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La mejora de procesos de visualización de datos en forma de varios gráficos y mapas.

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  • 1. La mejora de procesos de visualización de datos en forma de varios gráficos y mapas.
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Aprendizaje de los múltiples Joins en Tableau.

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  • 1. Aprendizaje de los múltiples Joins en Tableau.
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Comparación entre Campos Calculados vs Cálculos de Tabla.

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  • 1. Comparación entre Campos Calculados vs Cálculos de Tabla.
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El análisis de Cálculos de Tabla Avanzados.

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  • 1. El análisis de Cálculos de Tabla Avanzados.
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Explicación específica de la dirección de un cálculo.

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  • 1. Explicación específica de la dirección de un cálculo.
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Cálculo de Tablas propios

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  • 1. Cálculo de Tablas propios
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Media móvil de una segunda capa.

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  • 1. Media móvil de una segunda capa.
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Aseguramiento de la calidad para Cálculos de Tablas.

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  • 1. Aseguramiento de la calidad para Cálculos de Tablas.
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Conocimiento de líneas de tendencia para Power-Insights.

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  • 1. Conocimiento de líneas de tendencia para Power-Insights.
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La importancia del Storyline.

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  • 1. La importancia del Storyline.
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Aprendizaje del análisis interactivo enriquecido con acciones de conjunto de Tableau.

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  • 1. Aprendizaje del análisis interactivo enriquecido con acciones de conjunto de Tableau.
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Trabajo con aspectos iniciales en la predicción de situaciones con el fin de proyectarlos en los aprendido con el Machine Learning.

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  • 1. Trabajo con aspectos iniciales en la predicción de situaciones con el fin de proyectarlos en los aprendido con el Machine Learning.
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Práctica con casos de uso con datos avanzados.

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  • 1. Práctica con casos de uso con datos avanzados.
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Aprendizaje de las relaciones de Blending.

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  • 1. Aprendizaje de las relaciones de Blending.
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Conocimiento de los procesos de visualización.

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  • 1. Conocimiento de los procesos de visualización.
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Animaciones

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  • 1. Animaciones
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Datos de un Blend (manual y avanzado).

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  • 1. Datos de un Blend (manual y avanzado).
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El trabajo con las principales técnicas de desarrollo de dashboard.

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  • 1. El trabajo con las principales técnicas de desarrollo de dashboard.
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Preferencias en animaciones.

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  • 1. Preferencias en animaciones.
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Aprendizaje de Workbook.

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  • 1. Aprendizaje de Workbook.
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Intuición de Cálculos LOD.

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  • 1. Intuición de Cálculos LOD.
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ATTR() en Tableau.

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  • 1. ATTR() en Tableau.
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INCLUDE/EXCLUDE.

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  • 1. INCLUDE/EXCLUDE.
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Múltiples Campos en un Cálculo LOD.

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  • 1. Múltiples Campos en un Cálculo LOD.
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FIXED.

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  • 1. FIXED.
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Conocimiento Avanzado en la configuración de la visualización.

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  • 1. Conocimiento Avanzado en la configuración de la visualización.
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Creación de la expresión LOD.

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  • 1. Creación de la expresión LOD.
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Utilización de la expresión LOD en la visualización.

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  • 1. Utilización de la expresión LOD en la visualización.
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Expresión LOD rápida.

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  • 1. Expresión LOD rápida.
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Tipos de expresiones LOD.

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  • 1. Tipos de expresiones LOD.
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Sintaxis de las expresiones LOD.

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  • 1. Sintaxis de las expresiones LOD.
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Aprendizaje de los mapas de fondo.

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  • 1. Aprendizaje de los mapas de fondo.
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Herramientas de dibujo.

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  • 1. Herramientas de dibujo.
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Cálculos de distancias.

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  • 1. Cálculos de distancias.
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Mapas con Mapbox.

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  • 1. Mapas con Mapbox.
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Cómo conectar y unir datos a fuentes de datos espaciales comunes en Tableau, como archivos de forma y SQL Server.

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  • 1. Cómo conectar y unir datos a fuentes de datos espaciales comunes en Tableau, como archivos de forma y SQL Server.
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Aprendizaje de los diferentes modos de análisis en la distribución espacial de datos.

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  • 1. Aprendizaje de los diferentes modos de análisis en la distribución espacial de datos.
  • 2. Uso de operaciones avanzadas para comprender las relaciones espaciales y agregar datos espacialmente.
  • 3. Ejemplos de análisis y exploración basados en la interacción que permitan una máxima aplicabilidad
  • 4. Opciones que se integran en ArcGIS Maps y proporcionan el contexto adecuado para el análisis geoespacial
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Power BI y Qlik Sense Business Intelligence

15 secciones

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Aprendizaje de las funciones y medidas DAX en el modelo de datos.

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  • 1. Aprendizaje de las funciones y medidas DAX en el modelo de datos.
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Visualizaciones avanzadas de datos.

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  • 1. Visualizaciones avanzadas de datos.
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Segmentación de datos y opciones de configuración adicional.

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  • 1. Segmentación de datos y opciones de configuración adicional.
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El servicio en la nube

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  • 1. El servicio en la nube
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Configuración y opciones de trabajo colaborativo.

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  • 1. Configuración y opciones de trabajo colaborativo.
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Aprendizaje de las principales herramientas de minería de datos con el objeto de localizar y recopilar los datos, procesarlos y clasificarlos a través de Power BI.

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  • 1. Aprendizaje de las principales herramientas de minería de datos con el objeto de localizar y recopilar los datos, procesarlos y clasificarlos a través de Power BI.
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Estudio de las herramientas de cuadros de mando para aprender a visualizar la evolución del rendimiento de los principales KPIs con gráficos e iconos.

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  • 1. Estudio de las herramientas de cuadros de mando para aprender a visualizar la evolución del rendimiento de los principales KPIs con gráficos e iconos.
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Aprendizaje de las principales herramientas de modelización para poder crear los planes de negocio basados en datos y simular el comportamiento en el mercado o en una situación hipotética y así poder

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  • 1. Aprendizaje de las principales herramientas de modelización para poder crear los planes de negocio basados en datos y simular el comportamiento en el mercado o en una situación hipotética y así pod
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Aprendizaje base de la herramienta.

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  • 1. Aprendizaje base de la herramienta.
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Script y carga de datos: Mapping, Crosstable, Range, cargas personalizadas, Variables, y Bucle For.

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  • 1. Script y carga de datos: Mapping, Crosstable, Range, cargas personalizadas, Variables, y Bucle For.
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Desarrollo de aplicaciones: variables y su aplicación, objetivos personalizados.

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  • 1. Desarrollo de aplicaciones: variables y su aplicación, objetivos personalizados.
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La visualización de datos de autoservicio para la exploración libre de datos.

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  • 1. La visualización de datos de autoservicio para la exploración libre de datos.
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Aprendizaje de una analítica guiada con el fin de alinear a los usuarios en un proceso o flujo de trabajo estándar.

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  • 1. Aprendizaje de una analítica guiada con el fin de alinear a los usuarios en un proceso o flujo de trabajo estándar.
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Mejora en los procesos de analítica integrada, enfocado a mejorar los sitios web y las aplicaciones y aplicaciones de analítica personalizada, para respaldar procesos y usos específicos de negocio.

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  • 1. Mejora en los procesos de analítica integrada, enfocado a mejorar los sitios web y las aplicaciones y aplicaciones de analítica personalizada, para respaldar procesos y usos específicos de negocio.
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Conocimiento necesario para mejorar los sitios web y las aplicaciones y aplicaciones de analítica personalizada, para respaldar procesos y usos específicos de negocio.

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  • 1. Conocimiento necesario para mejorar los sitios web y las aplicaciones y aplicaciones de analítica personalizada, para respaldar procesos y usos específicos de negocio.
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Arquitecturas Transaccionales Avanzadas

12 secciones

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Programación avanzada en Python para la creación de aplicaciones modernas.

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  • 1. Programación avanzada en Python para la creación de aplicaciones modernas.
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Dominio de las arquitecturas de datos para procesos intensivos en datos.

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  • 1. Dominio de las arquitecturas de datos para procesos intensivos en datos.
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Creación de bases de datos NoSQL y principales patrones de aplicación, ejemplos con MongoDB, Cassandra, Neo4j y DynamoDB.

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  • 1. Creación de bases de datos NoSQL y principales patrones de aplicación, ejemplos con MongoDB, Cassandra, Neo4j y DynamoDB.
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Arquitecturas Aplicadas y diseño de APIs REST.

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  • 1. Arquitecturas Aplicadas y diseño de APIs REST.
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Introducción al Cloud Computing y primeros pasos con Amazon Web Services.

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  • 1. Introducción al Cloud Computing y primeros pasos con Amazon Web Services.
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Creación del backend de una red social a gran escala desplegada en Cloud.

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  • 1. Creación del backend de una red social a gran escala desplegada en Cloud.
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Implementación de un backend Cloud para el almacenamiento y búsqueda geoespacial de una aplicación de alquiler turístico.

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  • 1. Implementación de un backend Cloud para el almacenamiento y búsqueda geoespacial de una aplicación de alquiler turístico.
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Aspectos iniciales de la arquitectura de microservicios (MSA).

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  • 1. Aspectos iniciales de la arquitectura de microservicios (MSA).
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Las operaciones transaccionales donde participan múltiples microservicios.

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  • 1. Las operaciones transaccionales donde participan múltiples microservicios.
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Prácticas con ejemplos en los que los modelos transaccionales avanzados suponen una alternativa para la implementación de transacciones de larga duración en microservicios.

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  • 1. Prácticas con ejemplos en los que los modelos transaccionales avanzados suponen una alternativa para la implementación de transacciones de larga duración en microservicios.
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Entendimiento de ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad) y su aplicación.

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  • 1. Entendimiento de ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad) y su aplicación.
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Aprendizaje de diseños de flujos de trabajo transaccionales mediante Cloud Run, Pub/Sub, Workflows y Datastore.

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  • 1. Aprendizaje de diseños de flujos de trabajo transaccionales mediante Cloud Run, Pub/Sub, Workflows y Datastore.
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Microservicios y Arquitecturas Basadas en Eventos

12 secciones

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Conocimiento de arquitecturas basadas en microservicios.

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  • 1. Conocimiento de arquitecturas basadas en microservicios.
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El desarrollo de arquitecturas con contenedores Docker y Kubernetes.

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  • 1. El desarrollo de arquitecturas con contenedores Docker y Kubernetes.
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Conocimiento de las arquitecturas desacopladas:

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  • 1.1. Conocimiento de las arquitecturas desacopladas:
  • 1.2. CQRS
  • 1.3. y Event Sourcing.
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El trabajo con sistemas de comunicación basados en eventos, colas, pub/sub y brokers:

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  • 1. El trabajo con sistemas de comunicación basados en eventos, colas, pub/sub y brokers:
  • 1.1. Ejemplos con Apache Kafka, AWS SNS y RabbitMQ.
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Implementación de una arquitectura en tiempo real de gestión de stock y pedidos a gran escala.

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  • 1. Implementación de una arquitectura en tiempo real de gestión de stock y pedidos a gran escala.
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Creación de un sistema de adquisición de datos de vehículos a gran escala para simular una aplicación de movilidad urbana.

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  • 1. Creación de un sistema de adquisición de datos de vehículos a gran escala para simular una aplicación de movilidad urbana.
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Aspectos más importantes de EDA (Event-Driven Architecture).

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  • 1. Aspectos más importantes de EDA (Event-Driven Architecture).
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Conocimiento de todos los procesos y etapas de un evento.

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  • 1. Conocimiento de todos los procesos y etapas de un evento.
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El desarrollo de un patrón de arquitectura a través de un mecanismo que garantice la comunicación entre sus componentes.

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  • 1. El desarrollo de un patrón de arquitectura a través de un mecanismo que garantice la comunicación entre sus componentes.
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El inicio de creación de una aplicación a través del desarrollo de un modelo y una arquitectura de software.

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  • 1. El inicio de creación de una aplicación a través del desarrollo de un modelo y una arquitectura de software.
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Conocimiento inicial de las primeras nociones de Apache Kafka para la transmisión de datos distribuida en el procesamiento de eventos.

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  • 1. Conocimiento inicial de las primeras nociones de Apache Kafka para la transmisión de datos distribuida en el procesamiento de eventos.
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La gestión de la publicación, el almacenamiento y el procesamiento de flujos de eventos de inmediato.

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  • 1. La gestión de la publicación, el almacenamiento y el procesamiento de flujos de eventos de inmediato.
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Arquitecturas de Datos Empresariales

12 secciones

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Aprendizaje de la necesidad y motivación para la creación de una arquitectura de datos empresarial en la nube.

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  • 1. Aprendizaje de la necesidad y motivación para la creación de una arquitectura de datos empresarial en la nube.
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El desarrollo de patrones modernos de implantación:

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  • 1.1. El desarrollo de patrones modernos de implantación:
  • 1.2. Data Warehouse,
  • 1.3. Data Lake
  • 1.4. y Data Lakehouse.
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Conocimiento del modelado y acceso a la información con SQL, patrones avanzados y modelado multidimensional.

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  • 1. Conocimiento del modelado y acceso a la información con SQL, patrones avanzados y modelado multidimensional.
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El diseño y la implementación de un Data Lake moderno en una empresa retail de Internet a gran escala, identificación de entidades de negocio y creación del modelo de datos.

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  • 1. El diseño y la implementación de un Data Lake moderno en una empresa retail de Internet a gran escala, identificación de entidades de negocio y creación del modelo de datos.
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La descripción de la estructura de los activos de datos lógicos y físicos y los recursos de gestión de datos de una organización.

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  • 1. La descripción de la estructura de los activos de datos lógicos y físicos y los recursos de gestión de datos de una organización.
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El trabajo con modelos, políticas, reglas y estándares que rigen la recopilación, el almacenamiento, la disposición, la integración y el uso de datos en las organizaciones.

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  • 1. El trabajo con modelos, políticas, reglas y estándares que rigen la recopilación, el almacenamiento, la disposición, la integración y el uso de datos en las organizaciones.
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El trabajo inicial con canalizaciones de datos, con el almacenamiento en la nube, computación en la nube.

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  • 1. El trabajo inicial con canalizaciones de datos, con el almacenamiento en la nube, computación en la nube.
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El Uso de API y desarrollo de Modelos de IA y ML básicos.

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  • 1. El Uso de API y desarrollo de Modelos de IA y ML básicos.
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Conocimiento en Transmisión de datos y en Orquestación de contenedores.

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  • 1. Conocimiento en Transmisión de datos y en Orquestación de contenedores.
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Los principales marcos de arquitectura de datos (DAMA-DMBOK 2, Marco Zachman para arquitectura empresarial y El Marco de Arquitectura de Grupo Abierto (TOGAF)).

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  • Los principales marcos de arquitectura de datos (DAMA-DMBOK 2, Marco Zachman para arquitectura empresarial y El Marco de Arquitectura de Grupo Abierto (TOGAF)).
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Prácticas recomendadas de la arquitectura de datos moderna.

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  • 1. Prácticas recomendadas de la arquitectura de datos moderna.
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Profundización de la Inteligencia Artificial (IA), la automatización, el Internet de las Cosas (IoT) y la cadena de bloques a través de las arquitecturas de datos modernas.

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  • 1. Profundización de la Inteligencia Artificial (IA), la automatización, el Internet de las Cosas (IoT) y la cadena de bloques a través de las arquitecturas de datos modernas.
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Adquisición, Extracción y Manipulación de Datos

8 secciones

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Entender el procesamiento ETL, ELT o EL para el movimiento y transformación de datos entre sistemas transaccionales e informacionales

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  • 1. Entender el procesamiento ETL, ELT o EL para el movimiento y transformación de datos entre sistemas transaccionales e informacionales
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Adquisición y procesamiento de datos semi estructurados o no estructurados mediante APIs o Web Scraping

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  • 1. Adquisición y procesamiento de datos semi estructurados o no estructurados mediante APIs o Web Scraping
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Extracción de patrones mediante Expresiones Regulares y Motores de Búsqueda como ElasticSearch.

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  • 1. Extracción de patrones mediante Expresiones Regulares y Motores de Búsqueda como ElasticSearch.
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Extracción automatizada de datos de activos de bolsa y criptomonedas para crear un sistema de análisis para inversores.

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  • 1. Extracción automatizada de datos de activos de bolsa y criptomonedas para crear un sistema de análisis para inversores.
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Web scraping sobre datos en tiempo real de reservas de vuelos y precios.

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  • 1. Web scraping sobre datos en tiempo real de reservas de vuelos y precios.
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Aprendizaje de técnicas de control de la extracción de datos y su automatización, disminuyendo el tiempo empleado en el descubrimiento de procesos no documentados, minimizando el margen de error y per

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  • 1. Aprendizaje de técnicas de control de la extracción de datos y su automatización, disminuyendo el tiempo empleado en el descubrimiento de procesos no documentados, minimizando el margen de error y
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La gestión integrada del Data Warehouse y los Data Marts; integrando la extracción, transformación y carga para la construcción del Data Warehouse corporativo y de los Data Marts.

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  • 1. La gestión integrada del Data Warehouse y los Data Marts; integrando la extracción, transformación y carga para la construcción del Data Warehouse corporativo y de los Data Marts.
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Aprendizaje del uso de la arquitectura de metadatos, facilitando la definición de los objetos de negocio y las reglas de consolidación.

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  • 1. Aprendizaje del uso de la arquitectura de metadatos, facilitando la definición de los objetos de negocio y las reglas de consolidación.
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Procesamiento Big Data y Streaming

14 secciones

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Entender el ecosistema y fundamentos de tecnologías Big Data: Apache Hadoop.

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  • 1. Entender el ecosistema y fundamentos de tecnologías Big Data: Apache Hadoop.
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Prácticas de Transformación de datos masivos con Apache Spark.

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  • 1. Prácticas de Transformación de datos masivos con Apache Spark.
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Dominio del procesamiento en tiempo real con Apache Spark Streaming.

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  • 1. Dominio del procesamiento en tiempo real con Apache Spark Streaming.
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El trabajo con las arquitecturas y soluciones cloud para trabajar con grandes volúmenes de datos, AWS Athena y Google Big Query.

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  • El trabajo con las arquitecturas y soluciones cloud para trabajar con grandes volúmenes de datos, AWS Athena y Google Big Query.
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Desarrollo de patrones avanzados para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.

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  • 1. Desarrollo de patrones avanzados para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.
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Cómo analizar datos de un dataset masivo de reviews de productos con más de 1000 millones de reviews para una empresa de retail.

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  • 1. Cómo analizar datos de un dataset masivo de reviews de productos con más de 1000 millones de reviews para una empresa de retail.
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Desarrollo de análisis en tiempo real de twitter en trending topics a nivel internacional.

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  • 1. Desarrollo de análisis en tiempo real de twitter en trending topics a nivel internacional.
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Dominio del procesamiento de datos de forma continua.

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  • 1. Dominio del procesamiento de datos de forma continua.
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Realización de la monitorización de sistemas, de redes y de aplicaciones.

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  • 1. Realización de la monitorización de sistemas, de redes y de aplicaciones.
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Aprendizaje y trabajo con dispositivos Internet of Things (IoT).

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  • 1. Aprendizaje y trabajo con dispositivos Internet of Things (IoT).
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Desarrollo de sistemas de recomendación y optimización de resultados.

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  • 1. Desarrollo de sistemas de recomendación y optimización de resultados.
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Ejemplos sobre transacciones financieras, detección de fraude y trading.

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  • 1. Ejemplos sobre transacciones financieras, detección de fraude y trading.
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Cómo desarrollar el seguimiento de usuarios en páginas web y comercio electrónico.

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  • 1. Cómo desarrollar el seguimiento de usuarios en páginas web y comercio electrónico.
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Creación de notificaciones en dispositivos y aplicaciones móviles en tiempo real.

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  • 1. Creación de notificaciones en dispositivos y aplicaciones móviles en tiempo real.
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Gobierno del Dato

10 secciones

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El trabajo con habilidades duras sobre el Gobierno del Dato orientada a perfiles técnicos.

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  • 1. El trabajo con habilidades duras sobre el Gobierno del Dato orientada a perfiles técnicos.
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Dominio de roles y procesos en el gobierno de datos.

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  • 1. Dominio de roles y procesos en el gobierno de datos.
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Las dimensiones a gobernar; calidad, trazabilidad, estandarización y regulación de los datos.

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  • 1. Las dimensiones a gobernar; calidad, trazabilidad, estandarización y regulación de los datos.
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Cómo sobrevivir e implantar correctamente políticas de gobierno en contextos de Big Data y Cloud Computing.

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  • 1. Cómo sobrevivir e implantar correctamente políticas de gobierno en contextos de Big Data y Cloud Computing.
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La identificación y creación de los distintos componentes de gobierno del dato en un escenario real de un proyecto de Big Data.

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  • 1. La identificación y creación de los distintos componentes de gobierno del dato en un escenario real de un proyecto de Big Data.
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La adopción de medidas necesarias para que los datos sean seguros, privados, precisos, disponibles y utilizables.

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  • 1. La adopción de medidas necesarias para que los datos sean seguros, privados, precisos, disponibles y utilizables.
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El establecimiento de estándares internos de políticas de datos que regulen la recopilación, el almacenamiento, el proceso y la eliminación de los datos.

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  • 1. El establecimiento de estándares internos de políticas de datos que regulen la recopilación, el almacenamiento, el proceso y la eliminación de los datos.
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El diseño de procesos para la recogida, proceso, protección y almacenamiento de datos de una organización, para ser utilizados en la toma de decisiones estratégicas que permitan mejorar los resultados

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  • 1. El diseño de procesos para la recogida, proceso, protección y almacenamiento de datos de una organización, para ser utilizados en la toma de decisiones estratégicas que permitan mejorar los resulta
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Conocimiento de los principales procesos para implementar una infraestructura de gobierno de datos con el fin de aumentar el valor de los datos de una organización.

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  • 1. Conocimiento de los principales procesos para implementar una infraestructura de gobierno de datos con el fin de aumentar el valor de los datos de una organización.
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Cómo impulsar los conocimientos sobre datos y escala, así como garantizar la integridad de los datos, su precisión, exhaustividad y coherencia.

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  • 1. Cómo impulsar los conocimientos sobre datos y escala, así como garantizar la integridad de los datos, su precisión, exhaustividad y coherencia.
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Explotación y Análisis de Datos en IA

5 secciones

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Conocimiento del Machine Learning y a la Inteligencia Artificial.

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  • 1. Conocimiento del Machine Learning y a la Inteligencia Artificial.
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Principales procesos de analítica y puesta en producción de modelos.

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  • 1. Principales procesos de analítica y puesta en producción de modelos.
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Principales tecnologías y entornos Cloud.

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  • 1. Principales tecnologías y entornos Cloud.
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Conocimiento de las principales técnicas de explotación de los datos masivos.

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  • 1. Conocimiento de las principales técnicas de explotación de los datos masivos.
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Análisis de aspectos críticos.

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  • 1. Análisis de aspectos críticos.
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Diseñado para que terminen

Los cursos buenos son los que se terminan. Cada recurso está pensado para mantener a tus estudiantes avanzando: desde el primer objetivo hasta el cierre del curso.

  • Objetivos

    Saben qué van a aprender al inicio de cada tema. Sin avanzar a ciegas.

  • Diagramas

    Conceptos clave visualizados antes de leer. Menos esfuerzo, mejor retención.

  • Podcasts

    Otro formato para avanzar fuera del ordenador: en el coche, andando, entre tareas.

  • Autoevaluaciones

    Saben dónde están en cada paso. Sin sorpresas al final del curso.

  • Tarjetas de estudio

    Repasan en 5 minutos. No tienen que releer todo el tema antes de avanzar.

  • Recuerda

    Cierre de cada tema con lo esencial. Pasan al siguiente con todo claro.

  • Quiero saber más

    Opcional, para curiosos. No alarga el curso de quien solo quiere terminar.

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Ocupados 2024-2027, 2ª Fase

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