Gracias a esta Capacitación Práctica, manejarás las técnicas más sofisticadas de Machine Learning para analizar datos, realizar predicciones y detectar patrones”

La habilidad de procesar y analizar grandes volúmenes de datos se ha vuelto fundamental para organizaciones en todos los sectores. En este sentido, el campo de Visual Analytics y Big Data emerge como una solución poderosa para abordar estos desafíos, combinando técnicas avanzadas de Análisis de Datos con métodos de visualización interactiva. Estas tecnologías brindan a los expertos la posibilidad transformar datos complejos en información clara y accionable, mejorando así la toma de decisiones estratégicas de forma significativa. Ante este escenario, los profesionales necesitan incorporar en su praxis las técnicas más vanguardistas de áreas como el Machine Learning o Deep Learning a fin de automatizar tareas complejas y realizar predicciones más acertadas.

En este marco, TECH presenta una innovadora Capacitación Práctica, que consiste en una estancia presencial de 120 horas en una entidad de referencia en Visual Analytics y Big Data. De este modo, durante 3 semanas, los egresados formarán parte de un equipo de especialistas del máximo nivel, con los que trabajará activamente en los proyectos que estén llevando a cabo. Gracias a esto, los egresados adquirirán competencias que les permitirán optimizar su praxis diaria y elevarán sus horizontes profesionales a un nivel superior.

A lo largo de esta estancia práctica, los alumnos contarán con el apoyo de un tutor adjunto, el cual velará porque se cumplen todos los requisitos para los cuales ha sido diseñada esta Capacitación Práctica. Además, este experto ayudará a los egresados a afianzar el dominio de los conceptos y tareas más complejas. Gracias a esto, tras finalizar el itinerario, los egresados o dispondrán de todos los recursos requeridos para hacer frente a los retos presentes y futuros en el campo de Visual Analytics y Big Data.

Disfruta de una estancia intensiva de 3 semanas en un centro de prestigio y actualízate en los últimos procedimientos para crecer profesionalmente”

La Capacitación Práctica de este programa en Visual Analytics y Big Data está conformada por una estancia práctica en una reconocida entidad, de 3 semanas de duración, de lunes a viernes con jornadas de 8 horas consecutivas de enseñanza práctica al lado de un especialista adjunto. Durante esta estancia, los alumnos desempeñarán sus labores en un escenario de trabajo real, con la ayuda de un versado equipo de profesionales en este ámbito.

En esta propuesta de capacitación, de carácter completamente práctico, las actividades están dirigidas al desarrollo y perfeccionamiento de las competencias necesarias para la prestación de servicios de recopilación de datos y captación de clientes, y que están orientadas a la capacitación específica para el ejercicio de la actividad. 

Sin duda, se trata de una excelente oportunidad para que los egresados comprendan e integren el Procesamiento de Datos Masivos al ámbito empresarial, en un escenario que cuenta con especialistas que les guiarán y orientarán su desarrollo hacia las nuevas tendencias digitales.

La enseñanza práctica se realizará con la participación activa del estudiante desempeñando las actividades y procedimientos de cada área de competencia (aprender a aprender y aprender a hacer), con el acompañamiento y guía de los profesores y demás compañeros de entrenamiento que faciliten el trabajo en equipo y la integración multidisciplinar como competencias transversales para la praxis de Programación (aprender a ser y aprender a relacionarse).

Los procedimientos descritos a continuación serán la base de la parte práctica de la capacitación, y su realización estará sujeta a la disponibilidad propia del centro y su volumen de trabajo, siendo las actividades propuestas las siguientes:

Contexto social y tecnológico del Visual Analytics 

• Conocer las nuevas tecnologías 5G, IoT, Cloud y Edge Computing
• Aplicar las técnicas de critical Thinking en Visual Analytics
• Gestionar los distintos tipos de tratamiento de la información
• Conocer las variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
• Poner en práctica las distintas aplicaciones de la inferencia bayesiana
• Manejar la información aplicando la teoría de muestras
• Practicar en el trabajo con el rango de valores mediante la aplicación de intervalos de confianza

Análisis de Datos e IA

• Gestionar la información a través del uso de técnicas de evaluación y selección de métodos
• Integrar la información a través de una analítica de web
• Evaluar el uso de redes sociales
• Poner en práctica las técnicas de optimización lineal: método gráfico y método simple
• Identificar los patrones complejos de datos a través de Machine Learning
• Realizar una estadística a través del método de Montecarlo
• Trabajar en la comprensión, clasificación y análisis de textos a través del Text Mining
• Gestionar los métodos en procesamiento de lenguaje natural (PNL)

Herramientas de Análisis de Datos y Sistemas de Gestión de Bases y Paralelización

• Trabajar en el análisis de estadística a través del entorno R de Data Science
• Practicar el análisis de datos a través de Python
• Ahondar en el tratamiento, limpieza, y preparación de datos en diferentes formatos
• Elaborar un árbol de decisión
• Aplicar las reglas de clasificación y asociación
• Conocer las herramientas de ingesta en grandes volúmenes de datos
• Ahondar en la gestión del sistema de procesamiento de datos Hadoop y Spark
• Trabajar en la gestión de la plataforma Apache Kafka
• Gestionar el motor de búsqueda Cloudera Impala

Dirección estratégica de proyectos de Visual Analytics y Big Data y uso de Data-Driven Softskills

• Gestionar los datos para la optimización del performance de la comunicación estratégica
• Practicar las habilidades gerenciales avanzadas en data-driven
• Gestionar la metodología Kimball
• Supervisar y evaluar la calidad través del método de SQUID
• Poner en práctica las cuestio   nes de la privacidad en Big Data
• Aplicar las mejores técnicas de ciberseguridad en Big Data

Dominarás los lenguajes de programación más sofisticados para el análisis y la visualización de datos”