Ir directamente a la información del producto
1 de 1
Precio habitual $119.00 USD
Precio habitual Precio de oferta $119.00 USD
Oferta Agotado
Tipo
Ver todos los detalles

Complete el curso de Consultoría Profesional de Big Data y, opcionalmente, acredítese como Consultor de Big Data aprobando el examen de certificación. Puede comprar el curso ahora y obtener el examen más tarde, o puede obtenerlos juntos con un descuento como parte del Paquete de certificación.

Al completar el curso recibirá un certificado digital de finalización, así como una insignia digital de capacitación de Acclaim/Credly. Dado que este curso abarca las certificaciones de Profesional de Big Data y Consultor de Big Data, al aprobar el examen también recibirá los certificados digitales de acreditación oficiales y las insignias digitales de certificación de Acclaim/Credly de Profesional de Big Data y Consultor de Big Data, junto con una cuenta que se puede utilizar para verificar el estado de su certificación.

Si ya completó los módulos de Profesional de Big Data, puede adquirir un curso parcial (o un paquete parcial) que contiene únicamente los módulos específicos de la ruta de Consultor de Big Data aquí.

El curso de Consultoría Profesional de Big Data está compuesto por los siguientes 5 módulos, cada uno de los cuales tiene una duración estimada de 10 horas:

  • Módulo 1: Fundamentos de Ciencia y Analíticas de Big Data
  • Módulo 2: Conceptos de Análisis y Tecnología de Big Data
  • Módulo 3: Laboratorio de Análisis y Tecnología de Big Data
  • Módulo 4: Fundamentos de Análisis y Ciencia de Big Data
  • Módulo 11: Fundamentos de Ingeniería de Big Data

Elija el Paquete de certificación para recibir el curso completo junto con el examen de certificación supervisado en línea y un conjunto de preguntas de examen de práctica, todo con un descuento de paquete.

Al comprar este curso, automáticamente recibirá acceso a través de la plataforma de eLearning Interactivo en Línea. Para proporcionarle la mayor flexibilidad, también tendrá la opción de acceder a los materiales del curso a través de dos formatos adicionales de eLearning, sin costo adicional. A continuación se describen brevemente los tres formatos de eLearning. Encontrará una comparación más detallada aquí.
  1. Para el aprendizaje cotidiano: Una plataforma interactiva de aprendizaje en línea con lecciones individuales, así como preguntas de práctica y ejercicios interactivos que se califican automáticamente.
  2. Para el aprendizaje en movimiento: Una plataforma de kit de estudio con acceso a todos los documentos del curso que soportan la sincronización online/offline, anotaciones, comentarios, marcadores personalizados y búsquedas entre documentos.
  3. Para su referencia: Un conjunto de documentos PDF que puede imprimir y conservar (para todos los cuadernos de trabajo y posters del curso).
Las tres formas de acceso están sujetas a la * de Arcitura. Tras la compra, el acceso a la plataforma de eLearning interactivo en línea (1) se proporciona en el plazo de un día hábil. El acceso a los kits de estudio (2) y los documentos PDF (3) se proporciona sobre pedido.

A continuación se muestran los contenidos digitales y el temario de cada módulo del curso:


Módulo 1: Fundamentos de Ciencia y Analíticas de Big Data

Este módulo de fundamentos ofrece una vista general de alto nivel de las áreas temáticas esenciales de Big Data. Se ofrece una comprensión básica de Big Data desde la perspectiva de los negocios y la tecnología, junto con una vista general de los beneficios, retos y problemas comunes relacionados con su adopción.


Contenidos del módulo del curso


  • Lecciones del libro de trabajo (100+ páginas)
  • Lecciones en video (para todos los temas)
  • Poster de mapa mental
  • Poster de leyenda de símbolos

  • Suplemento
  • Preguntas de examen de práctica
  • PDFs del libro de trabajo y posters (imprimible)

Temas cubiertos

  • Cómo entender Big Data
  • Terminología y conceptos fundamentales de Big Data
  • Factores de negocio y factores tecnológicos de Big Data
  • Tecnologías empresariales tradicionales relacionadas con Big Data
  • OLTP, OLAP, ETL y Bodegas de datos digitales en relación con Big Data
  • Características de los datos en los ambientes de Big Data
  • Tipos de conjuntos de datos en los ambientes de Big Data
  • Datos estructurados, no estructurados y semiestructurados

  • Veracidad de datos y metadatos
  • Fundamentos de análisis y analítica
  • Análisis cuantitativo y cualitativo
  • Tipos de Machine Learning
  • Analítica descriptiva y diagnóstica
  • Analítica predictiva y prescriptiva
  • Inteligencia de negocios (BI) y Big Data
  • Visualización de datos y Big Data
  • Consideraciones sobre la planeación y adopción de Big Data

Módulo 2: Conceptos de Análisis y Tecnología de Big Data

Este módulo explora una serie de los temas más relevantes relacionados con las prácticas, tecnologías y herramientas contemporáneas de análisis para los ambientes de Big Data. El contenido del módulo intencionalmente mantiene su cobertura a nivel conceptual, enfocándose en temas que permiten a los participantes desarrollar una comprensión integral de las funciones y características de análisis comunes ofrecidas por las soluciones de Big Data, así como una comprensión de alto nivel de los componentes de back end que habilitan estas funciones.


Contenidos del módulo del curso


  • Lecciones del libro de trabajo (100+ páginas)
  • Lecciones en video (para todos los temas)
  • Poster de mapa mental

  • Preguntas de examen de práctica
  • PDFs del libro de trabajo y poster (imprimible)

Temas cubiertos

  • Ciclo de vida del análisis de Big Data (de Evaluación del caso empresarial a Análisis y visualización de datos)
  • Pruebas A/B y Correlación
  • Regresión y Mapas de calor
  • Análisis de series temporales
  • Análisis de redes y Análisis de datos espaciales
  • Clasificación y Agrupamiento
  • Filtrado, incluyendo Filtrado colaborativo y Filtrado basado en contenido
  • Clusters y Cargas de trabajo de procesamiento por lotes y transaccionales

  • Análisis de sentimientos y Analítica de texto
  • Cómo se relaciona la Computación en la Nube con Big Data
  • Mecanismos tecnológicos fundacionales de Big Data
  • Dispositivos de almacenamiento y Motores de procesamiento de Big Data
  • Gestores de recursos, Motores de transferencia de datos y Motores de consultas
  • Motores analíticos, Motores de flujo de trabajo, Motores de coordinación

Módulo 3: Laboratorio de Análisis y Tecnología de Big Data

Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para poner a prueba su capacidad para aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los módulos anteriores. Completar este laboratorio ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención y además ayudará a demostrar el dominio de la tecnología y prácticas de análisis de Big Data tal como se aplican y combinan para resolver problemas del mundo real.


Contenidos del módulo del curso


  • Cuaderno de ejercicios de laboratorio
  • Poster de mapa mental
  • Preguntas de examen de práctica

  • PDFs del cuaderno de ejercicios y poster (imprimible)

Temas cubiertos

  • Ejercicio de lectura 3.1: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de PLGM
  • Ejercicio de laboratorio 3.2: Planear el entorno de Inteligencia de negocios (BI) de Big Data
  • Ejercicio de laboratorio 3.3: Analizar los datos de fidelidad de los clientes
  • Ejercicio de laboratorio 3.4: Reducción de la insatisfacción de los clientes
  • Ejercicio de laboratorio 3.5: Mejorar las ventas en línea de PLGM
  • Ejercicio de lectura 3.6: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de LHL
  • Ejercicio de laboratorio 3.7: Planear la integración de datos y el entorno de elaboración de informe

  • Ejercicio de laboratorio 3.8: Desarrollar una capacidad de personalización del tratamiento
  • Ejercicio de laboratorio 3.9: Mejorar la capacidad de investigación de LHL
  • Ejercicio de lectura 3.10: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de SWP
  • Ejercicio de laboratorio 3.11: Análisis de datos de medidor inteligente
  • Ejercicio de laboratorio 3.12: Mejorar la capacidad de predicción de demanda eléctrica
  • Ejercicio de laboratorio 3.13: Capacidad de gestión de activos e identificación de riesgos

Módulo 4: Fundamentos de Análisis y Ciencia de Big Data

Este módulo proporciona una vista general profunda de las áreas temáticas esenciales relacionadas con las técnicas de ciencia de datos y análisis relevantes y únicas de Big Data, con énfasis en cómo necesitan realizarse los análisis y las analíticas tanto individual como colectivamente, en soporte a las distintas características, requerimientos y retos asociados con los conjuntos de datos de Big Data.


Contenidos del módulo del curso


  • Lecciones del libro de trabajo (100+ páginas)
  • Poster de mapa mental

  • Preguntas de examen de práctica
  • PDFs del libro de trabajo y poster (imprimible)

Temas cubiertos

  • Ciencia de datos, minería de datos y modelado de datos
  • Categorías de conjuntos de datos de Big Data
  • Conjuntos de datos de alto volumen, alta velocidad, alta variedad, alta veracidad, alto valor
  • Análisis exploratorio de datos (EDA)
  • Resúmenes numéricos de EDA, reglas y reducción de datos
  • Tipos de análisis de EDA, incluyendo univariante, bivariante y multivariante
  • Estadísticas esenciales, incluyendo categorías variables y matemáticas relevantes
  • Análisis estadísticos, incluyendo descriptivo, inferencial, covarianza, pruebas de hipótesis, etc.
  • Medidas de variación o dispersión, rango intercuartil y valores atípicos, puntuación Z, etc.
  • Probabilidad, frecuencia, estimadores estadísticos, intervalo de confianza, etc.
  • Manipulación de datos y Machine Learning

  • Variables y notaciones matemáticas básicas
  • Medidas estadísticas e inferencia estadística
  • Análisis confirmatorio de datos (CDA)
  • Prueba de hipótesis CDA, hipótesis nula, hipótesis alternativa, significancia estadística, etc.
  • Distribuciones y técnicas de procesamiento de datos
  • Discretización de datos, Binning y agrupamiento
  • Técnicas de visualización, incluyendo gráfica de barras, gráfica de líneas, histograma, polígonos de frecuencia, etc.
  • Predicción de regresión lineal, error cuadrático medio y coeficiente de determinación R2, etc.
  • Agrupamiento K-medias, distorsión del agrupamiento, valores de características faltantes, etc.
  • Resúmenes numéricos

Módulo 11: Fundamentos de Ingeniería de Big Data

Este módulo cubre los conceptos, técnicas y tecnologías relacionados con la ingeniería que se utilizan para el procesamiento y almacenamiento de conjuntos de datos de Big Data. Resalta los retos únicos que se enfrentan al procesar y almacenar conjuntos de datos grandes, volátiles y dispares. Se cubre NoSQL y se explica a detalle el motor de procesamiento de datos MapReduce como marco de trabajo base para el procesamiento de datos por lote de alto volumen.


Contenidos del módulo del curso


  • Lecciones del libro de trabajo (100+ páginas)
  • Poster de mapa mental

  • Preguntas de examen de práctica
  • PDFs del libro de trabajo y poster (imprimible)

Temas cubiertos

  • Técnicas y retos de ingeniería de Big Data
  • Almacenamiento de Big Data, incluyendo fragmentación, replicación, teorema de CAP, ACID y BASE
  • Maestro-esclavo, replicación entre pares, combinación entre replicación y fragmentación
  • Requerimientos de almacenamiento de Big Data, escalabilidad, redundancia y disponibilidad
  • Acceso rápido, almacenamiento a largo plazo, almacenamiento sin esquema y almacenamiento económico
  • Almacenamiento en disco, incluyendo sistema de archivos distribuidos y bases de datos
  • Introducción a NoSQL y NewSQL
  • Racional NoSQL y características

  • Tipos de bases de datos NoSQL, incluyendo clave-valor, documento, columna-familia y bases de datos gráficas
  • Motores de procesamiento de Big Data
  • Procesamiento de datos distribuido/paralelo, procesamiento de datos sin esquema
  • Soporte multi carga de trabajo, escalabilidad lineal y tolerancia a fallas
  • Requerimientos de procesamiento de Big Data, incluyendo modos por lotes, Cluster y en tiempo real
  • MapReduce para procesamiento de Big Data, incluyendo mapear, combinar, dividir, mezclar y clasificar y reducir
  • Diseno de algoritmos MapReduce
  • Paralelismo de tareas, paralelismo de datos

Conozca a Arcitura: Tome el Tour en Video

Vea estos útiles videos informativos para aprender acerca de los programas, cursos y certificaciones de Arcitura.

Acerca de Arcitura

Acerca de los Cursos de Arcitura

Acerca de las Certificaciones de Arcitura

Qué Hay en un Curso de Arcitura

Cobertura
integral

Cada curso ofrece un plan de estudios integral con 2-3 módulos y 20-40 horas de capacitación.

Más que sólo
lecciones en video

Además de lecciones en video estándar, los cursos incluyen cuadernos de trabajo y posters de referencia a todo color para todas las lecciones.

Retos interactivos
que se califican

Los cursos también incluyen ejercicios interactivos que se califican, exámenes de prueba interactivos que se califican y otros suplementos.

La Diferencia Arcitura

CADA CURSO

  • es elaborado por un equipo especializado de desarrollo de cursos
  • tiene un examen de prueba, un examen de acreditación y una certificación profesional
  • está disponible a través de dos plataformas de eLearning distintas

TODOS LOS CURSOS

  • pasan por un proceso de desarrollo común
  • son elaborados para ser consistentes en cuanto a calidad, estructura y estilo
  • comparten un vocabulario y una notación de símbolos comunes
  • son elaborados en colaboración con expertos en la materia

Lleve sus Herramientas a Cualquier Parte

Tanto si es un individuo que busca impulsar su carrera profesional o una organización que busca mejorar las competencias de su equipo, los cursos y certificaciones de Arcitura son una sólida inversión.

Ya que tanto los cursos como las acreditaciones son independientes de proveedor, lo empoderan con herramientas y credenciales que puede llevar a donde sea que tenga que ir.

Capacitación y Coaching Profesionales con Instructor

 

¿Preguntas?

Contacte a info@arcitura.com o llame a +1 604-904-4100 durante el horario laboral del Tiempo del Pacífico (PT).