Descripción

Establece las condiciones que se deben cumplir y replicar para optimizar la utilización y calidad del dato” 

especializacion aprovechamiento informacion data science

El programa de este Experto Universitario establecerá las bases del conocimiento que debe poseer un ingeniero informático al momento de gestionar una estructura de datos, centrándose en la tipología y ciclo de vida de estos. Por esta razón, se brindará información valiosa de estadística, la cual es fundamental para comprender mejor el proceso de extracción, análisis y síntesis.  

Por otra parte, es necesario establecer la importancia de las nuevas tecnologías como IoT, por sus siglas en ingles Internet of Thing (Internet de las Cosas). Estas se han convertido en una revolución por la capacidad que posee de convertir objetos simples e inertes a objetos que interactúan y se conectan a la internet. De esta manera, se convierte en una solución tecnológica para las empresas que buscan crear un ecosistema que posibilite soluciones industriales.  

Por último, se abordarán las tecnologías y herramientas del mercado, examinando los principios de los componentes más importantes en un sistema que tiene que ser diseñado para hacer frente al reto de los macrodatos. Al finalizar el programa el ingeniero estará dotado de un conocimiento especializado sobre las diferentes posibilidades a la hora de diseñar un sistema distribuido, las ventajas y penalizaciones que supone la elección de una herramienta o tecnología, fruto del entendimiento de sus componentes. 

Todo lo anterior se complementa con un programa 100% online, aportando la facilidad de poder cursarlo cómodamente, donde y cuando quiera. Solo necesitará un dispositivo con acceso a internet para lanzar su carrera un paso más allá. Una modalidad acorde al tiempo actual con todas las garantías para posicionar al ingeniero en un sector altamente demandado.

Establece las condiciones que se deben cumplir y replicar para optimizar la utilización y calidad del dato” 

Este Experto Universitario en Aprovechamiento de Información para Data Science contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas de la capacitación son:   

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Ingeniería enfocada en el análisis del dato 
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional  
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje  
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras   
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual  
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Desarrollar las formas de particionado y las transacciones distribuidas con un programa que potenciará tu nivel profesional”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.   

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.   

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos, con gran experiencia en entrenamiento personal terapéutico.

Examina las distintas plataformas Cloud en IoT: propósito general, industriales, de código abierto"

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Analiza las funcionalidades clave para los sistemas distribuidos y su importancia en diferentes tipos de sistemas"

Temario

El temario para este Experto Universitario está destinado a garantizar la excelencia de los ingenieros informáticos interesados en este campo de acción. De esta forma, se espera que, al finalizar cada módulo, el estudiante desarrolle sus capacidades de manera óptima en cuanto al análisis y procesamientos de datos, así como el identificar los protocolos y tecnologías de comunicaciones empleadas en IoT. 

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Evalúa qué aplicaciones de uso extendido utilizan los fundamentos de los sistemas distribuidos para diseñar sus sistemas”

Módulo 1. Gestión, manipulación de datos e información para ciencia de datos 

1.1. Estadística. Variables, índices y ratios  

1.1.1. La estadística  
1.1.2. Dimensiones estadísticas  
1.1.3. Variables, índices y ratios  

1.2. Tipología del dato  

1.2.1. Cualitativos  
1.2.2. Cuantitativos  
1.2.3. Caracterización y categorías  

1.3. Conocimiento de los datos a partir de medidas  

1.3.1. Medidas de centralización  
1.3.2. Medidas de dispersión  
1.3.3. Correlación  

1.4. Conocimiento de los datos a partir de gráficos  

1.4.1. Visualización según el tipo de dato  
1.4.2. Interpretación de información gráfica  
1.4.3. Customización de gráficos con R  

1.5. Probabilidad  

1.5.1. Probabilidad  
1.5.2. Función de probabilidad  
1.5.3. Distribuciones  

1.6. Recolección de datos  

1.6.1. Metodología de recolección  
1.6.2. Herramientas de recolección  
1.6.3. Canales de recolección  

1.7. Limpieza del dato  

1.7.1. Fases de la limpieza de datos  
1.7.2. Calidad del dato  
1.7.3. Manipulación de datos (con R)  

1.8. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados  

1.8.1. Medidas estadísticas  
1.8.2. Índices de relación  
1.8.3. Minería de datos  

1.9. Almacén del dato (Data warehouse)  

1.9.1. Elementos   
1.9.2. Diseño  

1.10. Disponibilidad del dato  

1.10.1. Acceso  
1.10.2. Utilidad  
1.10.3. Seguridad 

Módulo 2. Dispositivos y plataformas IoT como base para la Ciencia de Datos 

2.1. Internet of Things 

2.1.1. Internet del futuro, Internet of Things 
2.1.2. El consorcio de internet industrial 

2.2. Arquitectura de referencia  

2.2.1. La arquitectura de referencia 
2.2.2. Capas 
2.2.3. Componentes 

2.3. Sensores y dispositivos IoT  

2.3.1. Componentes principales 
2.3.2. Sensores y actuadores 

2.4. Comunicaciones y protocolos  

2.4.1. Protocolos. Modelo OSI 
2.4.2. Tecnologías de comunicación 

2.5. Plataformas Cloud para IoT e IIoT  

2.5.1. Plataformas de propósito general 
2.5.2. Plataformas industriales 
2.5.3. Plataformas de código abierto 

2.6. Gestión de datos en plataformas IoT  

2.6.1. Mecanismos de gestión de datos. Datos abiertos 
2.6.2. Intercambio de datos y visualización 

2.7. Seguridad en IoT  

2.7.1. Requisitos y áreas de seguridad 
2.7.2. Estrategias de seguridad en IIoT 

2.8. Aplicaciones de IoT  

2.8.1. Ciudades inteligentes 
2.8.2. Salud y condición física 
2.8.3. Hogar inteligente 
2.8.4. Otras aplicaciones 

2.9. Aplicaciones de IIoT  

2.9.1. Fabricación 
2.9.2. Transporte 
2.9.3. Energía 
2.9.4. Agricultura y ganadería 
2.9.5. Otros sectores 

2.10. Industria 4.0  

2.10.1. IoRT (Internet of Robotics Things
2.10.2. Fabricación aditiva 3D 
2.10.3. Big Data Analytics

Módulo 3. Arquitecturas y sistemas para uso intensivo de datos 

3.1. Requisitos no funcionales. Pilares de las aplicaciones de datos masivos 

3.1.1. Fiabilidad 
3.1.2. Adaptabilidad 
3.1.3. Mantenibilidad 

3.2. Modelos de datos 

3.2.1. Modelo relacional 
3.2.2. Modelo documental 
3.2.3. Modelo de datos tipo grafo 

3.3. Bases de datos. Gestión del almacenamiento y recuperación de datos 

3.3.1. Índices hash     
3.3.2. Almacenamiento estructurado en log 
3.3.3. Árboles B 

3.4. Formatos de codificación de datos 

3.4.1. Formatos específicos del lenguaje 
3.4.2. Formatos estandarizados 
3.4.3. Formatos de codificación binarios 
3.4.4. Flujo de datos entre procesos 

3.5. Replicación 

3.5.1. Objetivos de la replicación 
3.5.2. Modelos de replicación 
3.5.3. Problemas con la replicación 

3.6. Transacciones distribuidas 

3.6.1. Transacción  
3.6.2. Protocolos para transacciones distribuidas. 
3.6.3. Transacciones serializables 

3.7. Particionado 

3.7.1. Formas de particionado 
3.7.2. Interacción de índice secundarios y particionado 
3.7.3. Rebalanceo de particiones 

3.8. Procesamiento de datos offline 

3.8.1. Procesamiento por lotes 
3.8.2. Sistemas de ficheros distribuidos 
3.8.3. MapReduce 

3.9. Procesamiento de datos en tiempo real 

3.9.1. Tipos de bróker de mensajes 
3.9.2. Representación de bases de datos como flujos de datos 
3.9.3. Procesamiento de flujos de datos 

3.10. Aplicaciones prácticas en la empresa 

3.10.1. Consistencia en lecturas 
3.10.2. Enfoque holístico de datos 
3.10.3. Escalado de un servicio distribuido

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Determinar los requisitos de los sistemas de uso masivo de datos con un programa que te guiará hacia la excelencia profesional”