IFCT159 Introducción al big data e inteligencia artificial
El curso de Introducción al Big Data e Inteligencia Artificial te ofrece una visión clara y práctica de las tecnologías que permiten procesar cantidades masivas de información y crear sistemas capaces de aprender por sí mismos. No te quedes atrás en la transformación digital y descubre cómo estas herramientas pueden impulsar la eficiencia y la innovación en cualquier sector.
Lidera la era de los datos: Introducción al Big Data e Inteligencia Artificial
El concepto de Big Data se basa en las famosas «V»: volumen, velocidad, variedad y veracidad. En esta formación, profundizamos en cómo las organizaciones capturan y almacenan estos datos provenientes de redes sociales, sensores y transacciones comerciales. Aprenderás a identificar las infraestructuras necesarias para que esta información deje de ser ruido y se convierta en un activo estratégico que permita entender mejor el mercado y el comportamiento del cliente.
Por otro lado, la Inteligencia Artificial (IA) es la tecnología que dota de sentido a esos datos. Veremos de forma sencilla cómo funcionan los modelos de Machine Learning y Deep Learning, permitiendo que las máquinas realicen predicciones, reconozcan imágenes o procesen el lenguaje natural. Al finalizar, contarás con la capacidad técnica para detectar oportunidades de automatización y mejora en los procesos de negocio, integrando soluciones de IA que aporten un valor diferencial y una ventaja competitiva real.
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- Aproximación a la Ciberseguridad.
- Gestión de la seguridad en Internet.
- Concienciación de la importancia de la seguridad en internet.
Conocer las principales características del procesamiento masivo de datos en su relación con aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial, así como facilitar una aproximación a la planificación y desarrollo de programas de inteligencia artificial y Big Data en el entorno empresarial.
1. Adquisición y dominio de conceptos básicos y de conocimientos sobre los avances en Big Data:
- Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…).
- El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención.
- Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo.
- Características del Big Data (4 V’s y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato…
- Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
2. Conocimiento de nociones básicas sobre arquitectura Big Data y principales tecnologías:
- El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.
- Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python.
- Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE.
- Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
- Procesamiento y analítica avanzada con Spark.
- Seguridad y gobierno del dato.
3. Comprensión de los principales conceptos sobre La “Ciencia de datos” e IA:
- Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial.
- Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python.
- Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
- Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
- Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.
- Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos.
- Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards.
4. Adquisición de una visión transversal sobre el futuro del BigData y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas:
- Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData.
- Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las operaciones de una compañía.
- “Data for Good”: Big Data para el bien social.
- Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.
Planes dirigidos prioritariamente a trabajadores ocupados (incluidos fijos discontinuos, trabajadores en ERE o ERTE) del sector Comercio. Puede participar personal de la Administración Pública.
Cumplir como mínimo alguno de los siguientes requisitos:
– Título de Bachiller o equivalente
– Título de Técnico Superior (FP Grado Superior) o equivalente
– Haber superado la prueba de acceso a Ciclos Formativos de Grado Superior
– Haber superado cualquier prueba oficial de acceso a la universidad
– Certificado de profesionalidad de nivel 3
– Título de Grado o equivalente en las ramas del conocimiento de Ciencias, o Ingeniería y arquitectura o Ciencias Sociales y Jurídicas.
– Título de Postgrado (Máster) o equivalente
Experiencia profesional: No se requiere.
(NO SE PUEDE REALIZAR PRUEBA DE COMPETENCIA)
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