Hawkings Learning House es la editorial digital del catálogo completo de Especialidades Formativas del SEPE, en castellano, catalán, euskera y gallego, con contenidos SCORM bonificables FUNDAE.
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Contenido del programa
Formar a Técnicos en Ingeniería de datos y en proyectos de Inteligencia Artificial.
Al finalizar, el alumno será capaz de
¿Listo para impartirlo en tu centro?
Compra directa, sin comercial de por medio, y soporte por email en 24-48 h laborables.
Aprender las bases científicas y las herramientas tecnológicas necesarias en la construcción de modelos de IA y explorar las técnicas de Machine Learning para desarrollar soluciones de analítica avanzada, así como conocer Python para la implementación de procesos de aprendizaje y la evaluación de modelos desde una perspectiva práctica
Aprender las bases de la Inteligencia Artificial, mediante Deep Learning, y construir modelos capaces de identificar objetos, personas y emociones, sí como comprender la ciencia utilizada en el diseño de coches y robots autónomos, etiquetado de fotografías o cámaras de seguridad inteligentes
Aprender cómo la Inteligencia Artificial es capaz de entender y manipular el lenguaje humano, explorando la interacción entre el Aprendizaje Profundo y el lenguaje natural y dominar el primero con el fin de crear estructuras avanzadas para representar conceptos abstractos como las relaciones temporales, así como crear modelos que superaren las técnicas estadísticas clásicas
Trabajar con los DeepFakes; cómo generar imágenes o videos falsos con los modelos generativos o GANs y conocer las innovaciones empresariales como Deep Mind o Boston Dynamics en el campo de la IA, aprendiendo técnicas de aprendizaje reforzado que permiten enseñar a las aplicaciones, comportamientos en base a la simulación de situaciones reales
Conocer MLOps para implantar con éxito la Inteligencia Artificial en proyectos. Crecer y generar retorno económico a partir de soluciones de IA, conociendo y entendiendo XIA como base a los desarrollos que surgirán en el futuro
Realizar una introducción al ecosistema Python, orientada a desarrolladores para la transferencia de conocimientos al ecosistema de este lenguaje, así como manipular datos con lenguajes Python, Pandas y el modelo de Dataframes para la construcción de una interfaz de procesamiento de datos escalable
Definir los componentes del ecosistema Spark, los conceptos básicos de Apache Spark y su interfaz de programación principal, DataFrames conociendo las operaciones para el tratamiento de datos con Spark; extracción, transformación y almacenamiento., así como creando un catálogo de datos centralizado y gestionando metadatos
Trabajar con la capa rápida de una arquitectura Big Data, introduciendo alternativas de almacenamiento y procesamiento de datos en streaming, especialmente Apache Kafka, mediante la utilización de componentes de alto nivel de Apache Spark y estudiando modelos de Aprendizaje Automático a partir de grandes volúmenes con Spark MLlib, así como aplicando técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado sobre problemas reales
Conocer el valor añadido que aportan las herramientas de Business Analytics en la toma de decisiones, aprendiendo cómo transformar los datos que llegan de diferentes fuentes, en soluciones con inputs de valor en cada proyecto
Conocer los aspectos técnicos de Power BI como herramienta de estrategia empresarial para la toma de decisiones y el desarrollo de presentaciones aportando valor a la organización
Conocer y practicar con BI y Tableau para la gestión de datos con el fin de desarrollar habilidades multitask y disponer de una visión práctica total la herramienta
Trabajar con BI, Power BI, Qlik Sense ampliando el dominio de herramientas de gestión de proyectos con el fin de desarrollar habilidades multitask y colaborar con equipos multidisciplinarios con metodologías Agile
Conocer la ingeniería de datos y comprender la evolución de las arquitecturas de datos hasta su estado más moderno, identificando cada componente clave, así como descubrir nuevas tecnología y patrones para almacenar y consultar datos en BBDD y componentes de última generación
Aprender a desplegar arquitecturas de comunicación distribuidas y escalables, creando soluciones de sistemas centrados en computación Cloud distribuida para que fragmente sus componentes en diversas piezas y sistemas de comunicación avanzados entre las mismas
Entender la arquitectura paralela para el almacenamiento y explotación de datos, descubriendo los patrones principales que implementan las organizaciones para disponer de su información de forma eficiente
Trabajar la naturaleza y los tipos de datos, profundizando en patrones existentes para la extracción y manipulación de datos para que estos sean adecuados a cada tipo de proyecto
Conocer tecnologías que combinan el uso de múltiples servidores en paralelo y tecnologías específicas para procesar miles de millones de datos, entendiendo la naturaleza y el uso de las tecnologías para la resolución de problemas de alta complejidad por el volumen o la velocidad de los datos
Crear mecanismos de gobierno y control para superar las propias arquitecturas de datos a medida que crece la complejidad de los procesos y de la comunicación de grandes volúmenes de datos
Dominar el uso de técnicas de visualización o analítica avanzada e Inteligencia Artificial y aprender los principales procesos de analítica y reporting implantados en las organizaciones, conectando el ecosistema de Ingeniería de datos a los distintos componentes y procesos
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.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Conocimiento del lenguaje Python para el tratamiento de datos y el desarrollo de modelos.
Podcast
Recuerda
Tarjetas de estudio
Autoevaluación
Quiero saber más
Manejo de los fundamentos matemáticos y estadísticos necesarios para la IA.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Manejo de los fundamentos matemáticos y estadísticos necesarios para la IA.
Podcast
El dominio de la manipulación, exploración y limpieza de datos.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. El dominio de la manipulación, exploración y limpieza de datos.
Podcast
Conocimiento del análisis descriptivo y estadístico de los datos.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Conocimiento del análisis descriptivo y estadístico de los datos.
Podcast
Conocimiento del análisis exploratorio y geoespacial de la oferta de alojamientos turísticos en determinados programas sobre las ciudades españolas.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Conocimiento del análisis exploratorio y geoespacial de la oferta de alojamientos turísticos en determinados programas sobre las ciudades españolas.
Podcast
Conocer el análisis de preferencias de usuarios sobre lista de reproducciones de programas musicales.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Conocer el análisis de preferencias de usuarios sobre lista de reproducciones de programas musicales.
Podcast
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
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
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
Conocimiento inicial en áreas relacionadas con la Inteligencia Artificial: matemáticas básicas, fundamentos de informática, estadística, probabilidad, vectores, álgebra lineal y cálculo.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Conocimiento inicial en áreas relacionadas con la Inteligencia Artificial: matemáticas básicas, fundamentos de informática, estadística, probabilidad, vectores, álgebra lineal y cálculo.
Podcast
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.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
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.
Podcast
Conocimiento de los principios del Machine Learning.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Conocimiento de los principios del Machine Learning.
Podcast
Comprensión del aprendizaje supervisado, aplicaciones de clasificación y regresión.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Comprensión del aprendizaje supervisado, aplicaciones de clasificación y regresión.
Podcast
Comprensión del aprendizaje no supervisado, aplicaciones de segmentación y clustering.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Comprensión del aprendizaje no supervisado, aplicaciones de segmentación y clustering.
Podcast
Desarrollo de técnicas de aprendizaje y evaluación, interpretación de principales métricas de calidad.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Desarrollo de técnicas de aprendizaje y evaluación, interpretación de principales métricas de calidad.
Podcast
Creación de modelos Avanzados de Machine Learning y técnicas específicas de ajuste y mejora.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Creación de modelos Avanzados de Machine Learning y técnicas específicas de ajuste y mejora.
Podcast
Comprensión del algoritmo de predicción de rotación de clientes de un operador de telecomunicaciones.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Comprensión del algoritmo de predicción de rotación de clientes de un operador de telecomunicaciones.
Podcast
El trabajo con la segmentación de clientes de un portal de e-commerce a partir del comportamiento en la web.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. El trabajo con la segmentación de clientes de un portal de e-commerce a partir del comportamiento en la web.
Podcast
Conocimiento de las bases para desarrollar, hacer pruebas y aplicar algoritmos de análisis predictivo sobre diferentes tipos de datos para predecir el futuro.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Conocimiento de las bases para desarrollar, hacer pruebas y aplicar algoritmos de análisis predictivo sobre diferentes tipos de datos para predecir el futuro.
Podcast
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.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
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
Conocimiento del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Conocimiento del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
Podcast
Introducción al Deep Learning y Visión Artificial
19 secciones
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Tipos de modelos y aplicaciones
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
Procesamiento del Lenguaje Natural y Modelos Temporales Profundos
24 secciones
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Las aplicaciones y fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
Gestión de Proyectos de Business Intelligence
10 secciones
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Conocimiento de principales herramientas del Business Intelligence.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
Power BI como Herramienta de Inteligencia Empresarial y ventaja competitiva
11 secciones
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Aprender las principales componentes de la solución Power BI.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
Tableau en Data Science
44 secciones
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Aprendizaje del conjunto dinámico y estático.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
Arquitecturas Transaccionales Avanzadas
12 secciones
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Programación avanzada en Python para la creación de aplicaciones modernas.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
Microservicios y Arquitecturas Basadas en Eventos
12 secciones
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Conocimiento de arquitecturas basadas en microservicios.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
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
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
Procesamiento Big Data y Streaming
14 secciones
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Entender el ecosistema y fundamentos de tecnologías Big Data: Apache Hadoop.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
Gobierno del Dato
10 secciones
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El trabajo con habilidades duras sobre el Gobierno del Dato orientada a perfiles técnicos.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
Explotación y Análisis de Datos en IA
5 secciones
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Conocimiento del Machine Learning y a la Inteligencia Artificial.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
Trazabilidad
Cada objetivo del programa tiene una dirección exacta en el temario.
Partimos del programa oficial de IFCD0077 y construimos el contenido hasta cubrir cada punto, sin huecos. Con el curso va el informe de trazabilidad: no necesitas revisarlo línea a línea, te basta con saber que existe, que es tuyo y que cualquiera puede verificar, código a código, que la cobertura es del 100%.
Un ejemplo del informe que recibesMatriz de trazabilidad
Código
Texto oficial (SEPE)
Se desarrolla en
M1.CC1
Identificación de las directrices en la programación del proceso de enseñanza-aprendizaje
Qué es programar y por qué importa
M1.CC1.2
La formulación de objetivos de aprendizaje
Competencias y formulación de objetivos de aprendizaje
El miedo a la inspección se cura con un índice, no con suerte.
Objetivo por objetivo, sin huecos Informe de trazabilidad incluido Listo para auditoría de FUNDAE y SEPE
Ve cómo es un curso por dentro
Abre una demo en tu navegador, sin registro: así se ve por dentro cualquiera de nuestros cursos, con el mismo formato y la misma calidad que recibirás en este.
Sí, funciona en el tuyo: es SCORM 1.2 estándar, compatible con Moodle, Canvas, Blackboard y cualquier LMS que lo soporte. Lo montas en tres pasos:
1
Compra la licencia
Precio público por licencia, pago directo. Sin formularios ni comercial.
2
Descarga el paquete SCORM
El paquete es tuyo: lo descargas y no dependes de nuestros servidores.
3
Súbelo a tu LMS
Estándar SCORM 1.2. Con el plugin gratuito de Moodle, el curso completo se monta en minutos.
Bonificación FUNDAE
100% bonificable, y la bonificación es íntegramente tuya: licenciar el contenido no es subcontratar la impartición: tú tutorizas y evalúas en tu campus. El SCORM registra el progreso, las acciones y las evaluaciones de cada alumno: el histórico que justifica la bonificación ante FUNDAE.
Lo que tú cobras por estudiante al impartir esta acción bonificada. No es el precio del SCORM.
Presencial
Duración
960h
Importe subvencionable por estudiante
10166€
Módulo económico: 10.59€/hora
Para qué sectores sirve
Puedes impartir y bonificar esta formación a profesionales de estos sectores:
Economía e industria digital
Convenios: Economía e industria digital
Salidas profesionales
Ocupaciones y puestos de trabajo relacionados con esta especialidad, según el programa oficial del SEPE.
Programadores de máquinas con control numérico, en general
Programadores-controladores de robots industriales
Programadores de aplicaciones informáticas
Analistas-programadores web y multimedia
Diseñado para que terminen
Cada recurso está pensado para mantener a tus estudiantes avanzando: del primer objetivo al cierre del curso.
Objetivos
Saben qué van a aprender al inicio de cada tema.
Diagramas
Conceptos clave visualizados antes de leer.
Podcasts
Otro formato para avanzar fuera del ordenador.
Autoevaluaciones
Saben dónde están en cada paso.
Tarjetas de estudio
Repasan en 5 minutos, sin releer el tema.
Recuerda
Cierre de cada tema con lo esencial.
Quiero saber más
Expansión opcional, sin alargar el curso.
Comprar licencias
Entrega en 20 días
Algunas especialidades pasan por revisión y empaquetado final.
Qué incluye: el curso SCORM completo (teoría, evaluaciones, diagramas, podcasts y flashcards) para 1 alumno, válida 1 año.
1 licencia = 1 alumno · válida 1 año. Desde 1 licencia. Precios sin IVA. 100% bonificable FUNDAE. Licenciar el contenido no es subcontratar la impartición: tú mantienes la tutorización, el seguimiento y la evaluación en tu campus.
Pago seguro con Stripe · Factura con IVA.
Ficha técnica
Código SEPE
IFCD0077
Duración
960h
Modalidad
Presencial
Nivel
Nivel 3 (Superior)
Idioma
Español
Familia
Informática y comunicaciones
Módulos
19
Formato
SCORM 1.2
Accesibilidad
WCAG 2.1
Edición
2026
También en catalán, euskera y gallego, en 20 días. Pídelo →
Preguntas frecuentes
¿Qué incluye la licencia?
El contenido SCORM completo del curso: teoría estructurada por bloques, imágenes, evaluaciones, diagramas, podcasts, flashcards, contenido de expansión y objetivos. Tú decides qué componentes instalar. 1 licencia = 1 alumno, válida 1 año.
¿Incluye las guías didácticas y la tutorización?
No. La licencia es el contenido SCORM, que graba el progreso, las acciones y las evaluaciones de cada alumno. La guía didáctica, la tutorización y la evaluación final las aporta tu centro en tu campus, y por eso la formación sigue siendo tuya y bonificable.
¿Quién crea el contenido?
Nuestro equipo editorial, con más de 20 años en formación para el empleo, diseña y valida cada curso. Usamos IA para producirlo a escala y en cuatro idiomas, pero el proceso empieza y termina con personas.
¿El contenido está actualizado?
Sí. Todo nuestro catálogo es de edición 2026, alineado al programa formativo vigente del SEPE. No reaprovechamos material de años anteriores.
¿Es compatible con mi LMS?
Sí. Formato SCORM 1.2, compatible con Moodle, Canvas, Blackboard y cualquier LMS que soporte el estándar. Si usas Moodle, nuestro plugin gratuito monta el curso completo en minutos.
¿Cumple con FUNDAE y el SEPE?
Sí. Cumple los requisitos técnicos del SEPE para teleformación, con trazabilidad total de tiempos, progreso y evaluaciones, listo para inspección. Licenciar el contenido no es subcontratar la impartición: tú mantienes la tutorización y la evaluación en tu campus.
¿Qué es una licencia?
Una licencia equivale a un estudiante. Para impartir el curso a 20 alumnos necesitas 20 licencias. Cada licencia es válida durante un año.
¿Puedo ver el contenido antes de comprar?
Sí. Puedes abrir una demo de muestra en tu navegador, sin registro, para ver el formato y la calidad de nuestros cursos antes de comprar.
¿Puedo devolver un SCORM?
Al tratarse de contenido digital, no es posible la devolución una vez que has accedido al contenido. Por eso ofrecemos la demo: para que veas exactamente el formato antes de comprar.
¿Qué soporte ofrecéis?
Atención por email con respuesta en 24-48 horas laborables, para cualquier duda de instalación, compatibilidad o contenido.
Conocimiento de casos de éxito reales y cómo funcionan: coches autónomos, asistentes inteligentes, Inteligencia en videojuegos, deepfakes.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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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Quiero saber más
La detención del fraude bancario con datos de transacciones entre cuentas de particulares.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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1. Estudio del entendimiento de los procesos internos de las funciones de activación en Deep Learning.
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Quiero saber más
Conocimiento de Sigmoide, la Tanh y la ReLU.
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento de Sigmoide, la Tanh y la ReLU.
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Quiero saber más
Conocimiento de una red neuronal artificial y sus niveles jerárquicos.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Conocimiento de una red neuronal artificial y sus niveles jerárquicos.
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Quiero saber más
Conocimiento de IBM Watson Developer Cloud, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning, TensorFlow o BigML.
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento de IBM Watson Developer Cloud, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning, TensorFlow o BigML.
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Quiero saber más
Entendimiento y aplicabilidad del Deep Learning como elemento de la aproximación a la percepción humana.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Entendimiento y aplicabilidad del Deep Learning como elemento de la aproximación a la percepción humana.
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Autoevaluación
Quiero saber más
Estudio de los modelos para clasificación y segmentación de imágenes.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Estudio de los modelos para clasificación y segmentación de imágenes.
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Autoevaluación
Quiero saber más
Desarrollo de aplicaciones y modelos de visión artificial.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Desarrollo de aplicaciones y modelos de visión artificial.
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Quiero saber más
El trabajo con las BBDD y modelos disponibles para su integración.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. El trabajo con las BBDD y modelos disponibles para su integración.
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Quiero saber más
El trabajo de la segmentación y detección de peatones y obstáculos desde la cámara de un coche autónomo.
Introducción
Objetivos
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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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Quiero saber más
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
Introducción
Objetivos
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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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Quiero saber más
Técnicas de inspección visual y la detección de defectos, la colocación y medición de piezas, además de identificar, clasificar y rastrear productos.
Introducción
Objetivos
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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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Quiero saber más
Orientación operativa a los dispositivos en la ejecución de sus funciones basándose en la captura y el procesamiento de imágenes.
Introducción
Objetivos
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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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Quiero saber más
Conocimiento de la visión artificial en la Industria 4.0.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Conocimiento de la visión artificial en la Industria 4.0.
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Quiero saber más
Dominio de los diferentes sistemas y herramientas existentes en el mercado para la visión artificial.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Dominio de los diferentes sistemas y herramientas existentes en el mercado para la visión artificial.
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Quiero saber más
1. Las aplicaciones y fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural.
Podcast
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Quiero saber más
El trabajo de los modelos para la transcripción de audio a texto.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. El trabajo de los modelos para la transcripción de audio a texto.
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Quiero saber más
El trabajo de los modelos para el análisis semántico del texto, detección de sentimiento o entidades.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. El trabajo de los modelos para el análisis semántico del texto, detección de sentimiento o entidades.
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Quiero saber más
La práctica con modelos para generación de sentencias y diálogo.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. La práctica con modelos para generación de sentencias y diálogo.
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Quiero saber más
Entendimiento de ecosistema tecnológico de soluciones, Keras/TensorFlow, HugginFace, BERT, GPT-3.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Entendimiento de ecosistema tecnológico de soluciones, Keras/TensorFlow, HugginFace, BERT, GPT-3.
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Quiero saber más
El desarrollo y creación de una arquitectura de asistente virtual automatizado para un call center, generación de diálogos y sentencias.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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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Quiero saber más
La realización del análisis automatizado del sentimiento sobre una marca a través de Twitter.
Introducción
Objetivos
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1. La realización del análisis automatizado del sentimiento sobre una marca a través de Twitter.
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Quiero saber más
La creación de un modelo que aprenda a escribir fake-news de manera autónoma.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Conocimiento avanzado en Modelos Lógicos: gramáticas.
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Quiero saber más
Conocimiento avanzado en Modelos probabilísticos del lenguaje natural: basados en datos.
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento avanzado en Modelos probabilísticos del lenguaje natural: basados en datos.
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Quiero saber más
Procesamiento del lenguaje: Análisis morfológico o léxico, Análisis sintáctico, Análisis semántico y Análisis pragmático.
Introducción
Objetivos
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1. Procesamiento del lenguaje: Análisis morfológico o léxico, Análisis sintáctico, Análisis semántico y Análisis pragmático.
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Quiero saber más
Entendimiento de la aplicabilidad del aprendizaje automático para procesar e interpretar textos y datos.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Entendimiento de la aplicabilidad del aprendizaje automático para procesar e interpretar textos y datos.
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Quiero saber más
Profundización en la psicología humana para proyectar en las máquinas.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Profundización en la psicología humana para proyectar en las máquinas.
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Quiero saber más
Conocimiento de las Redes Neuronales Recurrentes
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento de las Redes Neuronales Recurrentes
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Quiero saber más
El Dominio de los modelos con memoria LSTM y GRU.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. El Dominio de los modelos con memoria LSTM y GRU.
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Quiero saber más
Procesos de implementación en Keras.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Procesos de implementación en Keras.
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Quiero saber más
Desarrollo de un Taller de optimización de Logística para estimar la demanda y el stock de una planta de producción simulada.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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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Quiero saber más
Realización de una predicción de aforo en partidos de fútbol de la Liga.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Realización de una predicción de aforo en partidos de fútbol de la Liga.
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Quiero saber más
Conocimiento avanzado en Análisis de series temporales univariantes.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Conocimiento avanzado en Análisis de series temporales univariantes.
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Quiero saber más
Predicción de series temporales con redes neuronales.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Predicción de series temporales con redes neuronales.
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Quiero saber más
Predicción de series temporales con Deep Learning.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Predicción de series temporales con Deep Learning.
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Quiero saber más
Manejo de datos perdidos en series temporales.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Manejo de datos perdidos en series temporales.
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Autoevaluación
Quiero saber más
Introducción a Series temporales con R.
Introducción
Objetivos
Diagrama
Evaluación inicial
1. Introducción a Series temporales con R.
Podcast
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Tarjetas de estudio
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Conocimiento de las Series Temporales Avanzadas: Aplicación de Redes Neuronales para el Pronóstico de Series de Tiempo
Introducción
Objetivos
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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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1. Aprendizaje de los fundamentos y aplicaciones de los modelos generativos.
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Trabajo con la arquitectura y solución mediante aprendizaje profundo.
Introducción
Objetivos
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1. Trabajo con la arquitectura y solución mediante aprendizaje profundo.
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Ejemplos reales de aplicación.
Introducción
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1. Ejemplos reales de aplicación.
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Aplicación de una GAN básica para resolver problemas complejos.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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1. Entendimiento de Redes Neuronales Generativas Adversaria y su aplicación.
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Marketing digital y los modelos generativos.
Introducción
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1. Marketing digital y los modelos generativos.
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Visibilidad completa en la generación de caras con GANs.
Introducción
Objetivos
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1. Visibilidad completa en la generación de caras con GANs.
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Arquitectura profunda con algoritmos de aprendizaje
Introducción
Objetivos
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1. Arquitectura profunda con algoritmos de aprendizaje
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Principales técnicas de entrenamiento de un modelo generativo.
Introducción
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1. Principales técnicas de entrenamiento de un modelo generativo.
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El trabajar con Variational Autoencoders.
Introducción
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1. El trabajar con Variational Autoencoders.
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Desarrollos con Generative Adversarial Networks.
Introducción
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1. Desarrollos con Generative Adversarial Networks.
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Desarrollo del entrenamiento simultáneo de dos arquitecturas y aplicaciones.
Introducción
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1. Desarrollo del entrenamiento simultáneo de dos arquitecturas y aplicaciones.
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El aprendizaje reforzado, principios y aplicaciones.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento y trabajo para desarrollar Q-Learning.
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El juego en Python.
Introducción
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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).
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
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1. Introducción a los mecanismos de exploración inteligente.
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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1. El trabajo con Bots: programa de software automatizado diseñado
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Aplicación de sistemas autónomos.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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1. Explicabilidad de los algoritmos.
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Explicaciones locales y globales.
Introducción
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1. Explicaciones locales y globales.
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Privacidad de los datos.
Introducción
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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).
Introducción
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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.
Introducción
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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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1. Evaluación de las necesidades de big data y analítica de datos.
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Jupyter Notebook.
Introducción
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1. Jupyter Notebook.
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Sintaxis básica de Python:
Introducción
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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.
Introducción
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1. Gestión de proyectos en Python.
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Evaluación de la eficiencia del código.
Introducción
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1. Evaluación de la eficiencia del código.
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El trabajo con las funciones comunes en Python.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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:
Introducción
Objetivos
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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
Objetivos
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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".
Introducción
Objetivos
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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".
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
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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.
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento de los fundamentos del Big Data y su aplicación al procesamiento distribuido.
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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
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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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Objetivos
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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.
Introducción
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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
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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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.
Introducción
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1. Transformaciones básicas en PySpark.
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Manipulación y transformación con PySpark.
Introducción
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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.
Introducción
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1.1. Apache Parquet, particionado de ficheros, Delta Lake.
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Ejemplos y casos prácticos de soluciones empresariales.
Introducción
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1. Ejemplos y casos prácticos de soluciones empresariales.
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Depuración y optimización de procesos.
Introducción
Objetivos
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1. Depuración y optimización de procesos.
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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.
Introducción
Objetivos
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1. La utilización de casos de uso de procesamiento continuado.
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Introducción a Apache Kafka.
Introducción
Objetivos
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1. Introducción a Apache Kafka.
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Procesamiento en streaming con PySpark.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
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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
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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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Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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1. Spark Stack y Spark Core.
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Conocimiento del Aprendizaje Automático.
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento del Aprendizaje Automático.
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Identificación de los problemas de escalabilidad en proyectos de aprendizaje.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
1. Conocimiento de principales herramientas del Business Intelligence.
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El desarrollo de cuadros de mandos
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
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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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Evaluación inicial
1. Diferenciación de los datos necesarios para recoger y realizar un análisis enfocado en la toma de decisiones.
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
Diagrama
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1. Modelo lógico Power BI y Manejo de relaciones.
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La transformación de los datos
Introducción
Objetivos
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1. La transformación de los datos
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Asumir la seguridad y los roles
Introducción
Objetivos
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1. Asumir la seguridad y los roles
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Aprendizaje del trabajo en entornos colaborativos.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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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1. Aprendizaje del conjunto dinámico y estático.
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Combinación de conjuntos.
Introducción
Objetivos
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1. Combinación de conjuntos.
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Conjunto con parámetros.
Introducción
Objetivos
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1. Conjunto con parámetros.
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Dashboard: uniformidad en las fuentes, líneas de referencia, Droplines y Tooltips.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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1. Aprendizaje de los múltiples Joins en Tableau.
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Comparación entre Campos Calculados vs Cálculos de Tabla.
Introducción
Objetivos
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1. Comparación entre Campos Calculados vs Cálculos de Tabla.
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El análisis de Cálculos de Tabla Avanzados.
Introducción
Objetivos
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1. El análisis de Cálculos de Tabla Avanzados.
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Explicación específica de la dirección de un cálculo.
Introducción
Objetivos
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1. Explicación específica de la dirección de un cálculo.
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Cálculo de Tablas propios
Introducción
Objetivos
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1. Cálculo de Tablas propios
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Media móvil de una segunda capa.
Introducción
Objetivos
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1. Media móvil de una segunda capa.
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Aseguramiento de la calidad para Cálculos de Tablas.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento de líneas de tendencia para Power-Insights.
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La importancia del Storyline.
Introducción
Objetivos
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1. La importancia del Storyline.
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Aprendizaje del análisis interactivo enriquecido con acciones de conjunto de Tableau.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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1. Práctica con casos de uso con datos avanzados.
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Aprendizaje de las relaciones de Blending.
Introducción
Objetivos
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1. Aprendizaje de las relaciones de Blending.
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Conocimiento de los procesos de visualización.
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento de los procesos de visualización.
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Animaciones
Introducción
Objetivos
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1. Animaciones
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Datos de un Blend (manual y avanzado).
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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1. El trabajo con las principales técnicas de desarrollo de dashboard.
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Preferencias en animaciones.
Introducción
Objetivos
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1. Preferencias en animaciones.
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Aprendizaje de Workbook.
Introducción
Objetivos
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1. Aprendizaje de Workbook.
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Intuición de Cálculos LOD.
Introducción
Objetivos
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1. Intuición de Cálculos LOD.
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ATTR() en Tableau.
Introducción
Objetivos
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1. ATTR() en Tableau.
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INCLUDE/EXCLUDE.
Introducción
Objetivos
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1. INCLUDE/EXCLUDE.
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Múltiples Campos en un Cálculo LOD.
Introducción
Objetivos
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1. Múltiples Campos en un Cálculo LOD.
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FIXED.
Introducción
Objetivos
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1. FIXED.
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Conocimiento Avanzado en la configuración de la visualización.
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento Avanzado en la configuración de la visualización.
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Creación de la expresión LOD.
Introducción
Objetivos
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1. Creación de la expresión LOD.
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Utilización de la expresión LOD en la visualización.
Introducción
Objetivos
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1. Utilización de la expresión LOD en la visualización.
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Expresión LOD rápida.
Introducción
Objetivos
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1. Expresión LOD rápida.
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Tipos de expresiones LOD.
Introducción
Objetivos
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1. Tipos de expresiones LOD.
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Sintaxis de las expresiones LOD.
Introducción
Objetivos
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1. Sintaxis de las expresiones LOD.
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Aprendizaje de los mapas de fondo.
Introducción
Objetivos
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1. Aprendizaje de los mapas de fondo.
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Herramientas de dibujo.
Introducción
Objetivos
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1. Herramientas de dibujo.
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Cálculos de distancias.
Introducción
Objetivos
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1. Cálculos de distancias.
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Mapas con Mapbox.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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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1. Aprendizaje de las funciones y medidas DAX en el modelo de datos.
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Visualizaciones avanzadas de datos.
Introducción
Objetivos
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1. Visualizaciones avanzadas de datos.
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Segmentación de datos y opciones de configuración adicional.
Introducción
Objetivos
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1. Segmentación de datos y opciones de configuración adicional.
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El servicio en la nube
Introducción
Objetivos
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1. El servicio en la nube
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Configuración y opciones de trabajo colaborativo.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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
Introducción
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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).
Introducción
Objetivos
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1. Aspectos iniciales de la arquitectura de microservicios (MSA).
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Las operaciones transaccionales donde participan múltiples microservicios.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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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1. Conocimiento de arquitecturas basadas en microservicios.
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El desarrollo de arquitecturas con contenedores Docker y Kubernetes.
Introducción
Objetivos
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1. El desarrollo de arquitecturas con contenedores Docker y Kubernetes.
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Conocimiento de las arquitecturas desacopladas:
Introducción
Objetivos
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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:
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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).
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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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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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:
Introducción
Objetivos
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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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Quiero saber más
Conocimiento del modelado y acceso a la información con SQL, patrones avanzados y modelado multidimensional.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Conocimiento del modelado y acceso a la información con SQL, patrones avanzados y modelado multidimensional.
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Quiero saber más
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.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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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Quiero saber más
La descripción de la estructura de los activos de datos lógicos y físicos y los recursos de gestión de datos de una organización.
Introducción
Objetivos
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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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Quiero saber más
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.
Introducción
Objetivos
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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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Quiero saber más
El trabajo inicial con canalizaciones de datos, con el almacenamiento en la nube, computación en la nube.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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.
Introducción
Objetivos
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1. El Uso de API y desarrollo de Modelos de IA y ML básicos.
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Quiero saber más
Conocimiento en Transmisión de datos y en Orquestación de contenedores.
Introducción
Objetivos
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1. Conocimiento en Transmisión de datos y en Orquestación de contenedores.
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Quiero saber más
Los principales marcos de arquitectura de datos (DAMA-DMBOK 2, Marco Zachman para arquitectura empresarial y El Marco de Arquitectura de Grupo Abierto (TOGAF)).
Introducción
Objetivos
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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.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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.
Introducción
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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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Quiero saber más
1. Entender el procesamiento ETL, ELT o EL para el movimiento y transformación de datos entre sistemas transaccionales e informacionales
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Quiero saber más
Adquisición y procesamiento de datos semi estructurados o no estructurados mediante APIs o Web Scraping
Introducción
Objetivos
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1. Adquisición y procesamiento de datos semi estructurados o no estructurados mediante APIs o Web Scraping
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Quiero saber más
Extracción de patrones mediante Expresiones Regulares y Motores de Búsqueda como ElasticSearch.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Extracción de patrones mediante Expresiones Regulares y Motores de Búsqueda como ElasticSearch.
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Quiero saber más
Extracción automatizada de datos de activos de bolsa y criptomonedas para crear un sistema de análisis para inversores.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
1. Extracción automatizada de datos de activos de bolsa y criptomonedas para crear un sistema de análisis para inversores.
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Quiero saber más
Web scraping sobre datos en tiempo real de reservas de vuelos y precios.
Introducción
Objetivos
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Evaluación inicial
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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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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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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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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