Curso Técnico de Big Data, Virtualización y Machine Learning

Curso Técnico de Big Data, Virtualización y Machine Learning

Curso Técnico de Big Data, Virtualización y Machine Learning

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Mejora tu formación con el curso: Curso Técnico de Big Data, Virtualización y Machine Learning
  • Inicio / Fin Matrícula abierta
  • Duración 150 horas
  • Formato On line
  • Método Curso Técnico
  • País
    España
  • Provincia
    Todas
  • Idioma
    Español

Dirigido a: La Industria 4.0 se caracteriza por poder interconectar las máquinas y los sensores entre sí lo que genera una cantidad de información y datos que hasta la fecha no había sido imaginada. Este gran volumen de datos supone un reto tecnológico a la hora de tratarlos, almacenarlos y crear modelos válidos que permitan extraer información y conocimiento de los mismos. SEAS ha preparado el Curso de Big Data, Virtualización y Machine Learning con el que podrás conocer las herramientas y la tecnología que están detrás de las soluciones que utiliza la industria para tratar estos grandes volúmenes de información.

Dirigido a personas que quieran conocer los nuevos paradigmas y modelos creados, como por ejemplo la virtualización o el almacenamiento y computación distribuida. Con nuestra formación podrás conocer también el amplio abanico de técnicas de inteligencia artificial y machine learning que permiten extraer el conocimiento de los datos generados por los sensores y la Industria 4.0 y crear modelos con los que poder optimizar procesos, predecir comportamientos, detectar anomalía, etc...

Especialízate con SEAS y completa tu perfil profesional con nosotros.

Requisitos: Para acceder a uno de nuestros Cursos Técnicos se debe cumplir alguno de los siguientes requisitos:

Ser mayor de 18 años
En este caso, se expide el título de Curso Técnico indicando el contenido y la duración del estudio en horas. No otorga ECTS.

O cumplir uno de los siguientes requisitos:

Estar en posesión del título de Bachiller o declarado equivalente. También titulados en Bachillerato europeo y en Bachillerato internacional, o equivalentes a títulos de bachiller de sistemas educativos de estados miembros de la Unión Europea o de otros estados no miembros
Estar en posesión de titulación de Técnico Superior de Formación Profesional, o de Técnico Superior en Artes Plásticas y Diseño o Técnico Deportivo Superior
Ser mayor de 25 años con al menos 1 año de experiencia profesional acreditada y relacionada con el contenido de la formación
Ser Titulado universitario
En cualquiera de estos casos se expide el título de Curso Técnico indicando el contenido, duración en horas del estudio y créditos ECTS otorgados.

Para qué te prepara: Con el Curso de Big Data, Virtualización y Machine Learning podrás:

Conocer las principales técnicas de Big Data utilizadas en la actualidad
Comprender los conceptos básicos de la virtualización y computación distribuida
Entender los conceptos básicos de estadística descriptiva utilizados normalmente en tratamiento de datos
Conocer las principales técnicas utilizadas en la actualidad de Machine Learning y modelado estadístico

Certificado: Una vez superado el programa con éxito, recibirás el título universitario propio en Curso de Big Data, Virtualización y Machine Learning, expedido directamente por Universidad San Jorge, con 6 créditos europeos ECTS.


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    En virtud del interés demandado, Hispavista S.L. comunicará al centro de formación que imparte el programa, los datos personales prescindibles con la finalidad que éste pueda ponerse en contacto y facilitarle la información solicitada.
    Contenido del curso Curso Técnico de Big Data, Virtualización y Machine Learning

    INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

    El problema del Big Data. El problema del almacenamiento.  El problema del procesado.

     

    INTRODUCCIÓN A LA VIRTUALIZACIÓN

    ¿Qué es la virtualización?. Aplicaciones de la virtualización local. Centros de datos. Sistemas en la nube.

     

    INTRODUCCIÓN AL TRATAMIENTO DE DATOS

    Estadística básica para tratamiento de datos. Limpieza y preparación de los datos. Búsqueda e ingeniería de características en los datos. Evaluación del error y elección de sets de entrenamiento y validación. Elección del método de tratamiento de datos.

     

    VISUALIZACIÓN Y EXPLORACIÓN DE DATOS

    Análisis de la muestra. Análisis temporal. Análisis multivariable. Análisis de redes y grafos.

     

    MACHINE LEARNING EN LA INDUSTRIA 4.0 (I)

    ¿Qué es Machine Learning?. Modelos de regresión. Modelos de clasificación. Detección de anomalías.

     

    MACHINE LEARNING EN LA INDUSTRIA 4.0 (II)

    Reducción de dimensiones. Árboles de decisión. Composición de modelos: Boosting y Baggin.

     

    MACHINE LEARNING EN LA INDUSTRIA 4.0 (III)

    Clasificadores Bayesianos ingenuos. Algoritmos genéticos. Redes neuronales clásicas. Redes neuronales avanzadas.

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