DIPLOMADO EN BIG DATA Y ANÁLISIS DE DATOS

Este diplomado proporciona una comprensión integral de los fundamentos y técnicas avanzadas en la ingeniería de datos para entornos de Big Data y análisis de datos. Los participantes aprenderán a diseñar, implementar y optimizar soluciones de procesamiento y almacenamiento de datos, así como a aplicar técnicas de análisis para extraer información valiosa y generar reportes estratégicos.

duración

24 horas

Audiencia

Profesionales de datos, analistas de negocios, arquitectos de datos y cualquier persona interesada en la recolección, transformación y análisis de grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones estratégicas.

Metodología

El diplomado combina sesiones teóricas y ejercicios prácticos, permitiendo a los participantes aplicar los conceptos en entornos simulados y casos reales. A través de actividades guiadas, se explorarán herramientas y técnicas utilizadas en la ingeniería de datos para reforzar el aprendizaje y mejorar la capacidad de resolución de problemas en escenarios de Big Data y análisis de datos..

Temario

Fundamentos de Big Data y Procesamiento de Datos

Principios de la ingeniería de datos y su importancia en el análisis de datos.
Conceptos clave de Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
Tipos de almacenamiento: bases de datos relacionales, no relacionales y data lakes.
Procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) y ELT.

Almacenamiento y Modelado de Datos

Estrategias de almacenamiento para análisis de datos a gran escala.
Normalización y desnormalización de datos.
Indexación y optimización del rendimiento en entornos de datos masivos.
Modelado de datos para reporting y análisis.

Procesamiento y Transformación de Datos a Gran Escala

Procesamiento por lotes vs. procesamiento en tiempo real.
Técnicas de transformación y limpieza de datos.
Uso de frameworks para procesamiento distribuido de datos.
Flujo de trabajo de datos y orquestación de tareas.

Análisis y Visualización de Datos

Herramientas y técnicas para el análisis de datos estructurados y no estructurados.
Creación de modelos analíticos y reportes interactivos.
Uso de técnicas estadísticas y aprendizaje automático para la toma de decisiones.
Generación de dashboards y visualizaciones efectivas.

Gestión y Seguridad de Datos

Estrategias de gobernanza y calidad de datos.
Implementación de políticas de acceso y seguridad.
Monitoreo y auditoría del procesamiento de datos.
Cumplimiento de normativas y regulaciones en gestión de datos.