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Introducción al Big Data e Inteligencia Artificial (IA)

Duración: 10 horas ONLINE  |  Ref (4594)

Consulte becas o como hacer el curso sin coste.
ID Curso
CURSO ID
4594
Modalidad
MODALIDAD
ONLINE
Familia
FAMILIA
186
Horas
HORAS
10 horas
Inicio
INICIO
INMEDIATO
Duración
DURACIÓN
3 semanas

Características:

MÓDULO.- INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
 
1.- Introducción al Big Data
Qué es el Big Data
El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos
Del Business Intelligence al Big Data
Retos del Big Data
Características del Big Data (4 V’s)
Aplicaciones del Big Data
 
2.- Bases de datos
Introducción a las bases de datos relacionales
Introducción a las bases de datos no relacionales
Diferencias entre SQL y NoSQL
Ventajas e inconvenientes de cada tipo de base de datos
Ejemplos de bases de datos utilizadas en Big Data
Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivos
Casos de uso de Hadoop
El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce
Ejemplos de HDFS y MapReduce
Principales lenguajes de programación utilizados para el Big Data: Java, Scala, SQL y Python
Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE
Ejemplos de procesos ETL
Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis
 
3.- Arquitectura de Big Data
Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing
Ventajas y desafíos del procesamiento en tiempo real y del Cloud Computing
Ejemplos de uso del cloud computing  
¿Qué es TensorFlow?
Presentación de las diferentes técnicas de análisis de datos
Técnicas de visualización de datos
Herramientas y técnicas para crear visualizaciones interactivas y dashboards
Desafíos y consideraciones en la visualización de datos
 
4.- Casos de uso de Big Data:
Aplicaciones del Big Data en Instituciones Públicas  
Aplicaciones del Big Data en el Mundo Empresarial
Análisis de los beneficios del uso del Big Data
 
5.- Ética y privacidad en Big Data:
Discusión sobre la importancia de la ética y la privacidad en el uso de Big Data
Principales riesgos y desafíos éticos asociados con el Big Data
Mejores prácticas para garantizar la ética y la privacidad en Big Data
 
MÓDULO.- INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 
1.- Introducción a la Inteligencia Artificial
Definición de inteligencia artificial
Evolución histórica de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial en la vida cotidiana y en diferentes sectores
La inteligencia artificial como subcampo de la informática
Enfoques, técnicas y objetivos de la IA
 
2.- Fundamentos de Machine Learning
Inteligencia artificial, machine learning, deep learning y redes neuronales
Aprendizaje automático (Machine Learning)
Tipos de Machine Learning (Supervisado, No Supervisado, por Refuerzo)
Características definitorias de un algoritmo
Un ejemplo de las características definitorias de un algoritmo
Evaluación y mejora de modelos
 
3.- Aprendizaje Supervisado
Métodos de aprendizaje supervisado
Modelos de Algoritmos Supervisados
Modelos de regresión lineal
Modelos de regresión logística
Modelos de árboles de decisión
Modelos de máquina de vectores de soporte
 
4.- Aprendizaje No Supervisado
Métodos de aprendizaje no supervisado
Modelos de Algoritmos no Supervisados
k-means
DBSCAN
Análisis de Componentes Principales (PCA)
Agrupamiento Jerárquico
Comparativa de los principales algoritmos no supervisados
Cuándo utilizar unos u otros algoritmos de aprendizaje no supervisado
Cómo elegir el algoritmo adecuado supervisado o no supervisado
 
5.- Aprendizaje por Refuerzo
Aprendizaje por Refuerzo: Aprendiendo a través de la interacción
Desafíos del Aprendizaje por Refuerzo
Los agentes en el aprendizaje por refuerzo
Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo
 
6.- Enfoques heurísticos
Los enfoques heurísticos en la inteligencia artificial
Algoritmos genéticos
Recocido simulado
Búsqueda tabú
Algoritmos voraces
 
7.- Deep Learning y Redes Neuronales
Deep Learning: Aprendiendo representaciones jerárquicas
Desafíos del Deep Learning
Redes neuronales artificiales
Conceptos básicos de las redes neuronales
Capas de neuronas de una red artificial
Parámetros de un modelo de inteligencia artificial
Entrenamiento de redes neuronales
Técnicas de entrenamiento de una red neuronal
Aprendizaje por transferencia
 
8.- Arquitecturas de Deep Learning
Tipos de arquitecturas de Deep Learning
Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Redes Generativas Adversarias (GAN)
Redes Neuronales Transformadoras (TNN)
Comparativa entre las distintas arquitecturas de Deep Learning
 
9.- Modelos de procesamiento del lenguaje natural
Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)
Técnicas clave del procesamiento de texto
Modelos de procesamiento del lenguaje natural
Los Transformadores y el procesamiento del lenguaje natural
Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural
 
10.- Modelos de visión computacional
Visión computacional (Computer Vision)
Conceptos básicos de la visión computacional
Modelos de visión computacional
Procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales (CNN)
Aplicaciones de la visión por computadora
 
11.- Casos de uso de la Inteligencia Artificial
Impacto de la inteligencia artificial en la sociedad y la economía
Ejemplos de aplicaciones de la IA en instituciones públicas
Ejemplos de aplicaciones de la IA en el mundo empresarial
 
12.- Aspectos éticos y legales de la inteligencia artificial
Explicabilidad y transparencia de los modelos de Deep Learning
Sesgos y discriminación en los modelos de inteligencia artificial
Responsabilidad y regulación en la IA
 
13.- Tendencias y desafíos futuros en Inteligencia Artificial
Avances y retos en la investigación de IA
Innovación y oportunidades en el campo de la IA

  • Comprender los Fundamentos: Obtener un conocimiento sólido de los conceptos básicos de Big Data e Inteligencia Artificial, incluyendo definiciones, terminología clave y principios fundamentales.


  • Dominar Herramientas Tecnológicas: Familiarizarse con las herramientas y tecnologías más relevantes en el campo, como Hadoop, Spark, TensorFlow y otras plataformas esenciales para el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos.


  • Explorar el Procesamiento de Datos: Aprender a recopilar, limpiar, transformar y almacenar datos a gran escala, preparándolos para su posterior análisis y modelado.


  • Aplicar Algoritmos de Aprendizaje Automático: Adquirir habilidades en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de datos y la creación de modelos predictivos y descriptivos.


  • Desarrollar Modelos de Inteligencia Artificial: Aprender a construir y entrenar modelos de IA para tareas como reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y más.


  • Optimizar el Rendimiento: Descubrir técnicas avanzadas para optimizar el rendimiento de algoritmos y modelos, asegurando resultados más precisos y eficientes.


  • Analizar Grandes Conjuntos de Datos: Desarrollar la capacidad de analizar datos a gran escala para extraer conocimientos valiosos y tomar decisiones informadas.


  • Implementar Soluciones en el Mundo Real: Aplicar tus habilidades en proyectos prácticos y casos de estudio reales, resolviendo desafíos de Big Data e IA que enfrentan las empresas en la actualidad.


  • Evaluar Resultados y Mejorar Modelos: Aprender a evaluar y medir la eficacia de los modelos de IA, y perfeccionarlos a lo largo del tiempo para lograr mejores resultados.


  • Colaborar en Equipos Multidisciplinarios: Desarrollar habilidades de comunicación y colaboración para trabajar de manera efectiva en equipos que involucran a profesionales de diferentes campos.


  • Ética y Privacidad de los Datos: Comprender las implicaciones éticas y de privacidad asociadas con el uso de datos y tecnologías de IA, y aprender a abordar estos problemas de manera responsable.


  • Preparación para Certificación: Estar listo para realizar exámenes de certificación en Big Data e Inteligencia Artificial, validando tus conocimientos y habilidades en el mercado laboral.


A todas las personas que no solo por su trabajo diario, sino tambien como desarrollo profesional y personal desean aprender los conceptos fundamentales detrás del Big Data y la Inteligencia Artificial, además de sumergirse en un mar de oportunidades sin límites. Imagina la capacidad de analizar y extraer conocimientos profundos a partir de enormes conjuntos de datos, permitiéndote tomar decisiones informadas y estratégicas en cualquier industria. ¡El poder de transformar la información en acción está en tus manos!

Nuestro equipo de expertos líderes en la industria te guiará a través de lecciones interactivas, estudios de casos en tiempo real y proyectos emocionantes que te desafiarán a aplicar tus habilidades recién adquiridas. Desde algoritmos de aprendizaje automático hasta la creación de modelos predictivos precisos, te equiparemos con las herramientas esenciales para triunfar en este mundo impulsado por los datos.

Descripción

Domina los datos, domina el futuro.

Información adicional

Modalidad

ONLINE
Tipo formación

Curso online

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