Herramientas para el Análisis de Big Data
Discover essential tools for processing, modeling, analyzing and accessing big data, plus learn cloud computing benefits for data science projects.
Discover essential tools for processing, modeling, analyzing and accessing big data, plus learn cloud computing benefits for data science projects.
Este curso introduce las herramientas fundamentales para el análisis de big data, abordando las preguntas más comunes sobre las diferencias entre las diversas opciones disponibles. Aprenderás sobre las principales funciones que realizan los científicos de datos, desde la identificación de preguntas relevantes hasta la comunicación de hallazgos para mejorar la toma de decisiones empresariales. El curso distingue entre herramientas para profesionales con conocimientos de programación (científicos de datos) y aquellas diseñadas para usuarios comerciales (ciudadanos científicos de datos). Se exploran opciones tanto comerciales como de código abierto para la manipulación, administración y análisis de datos. Además, el programa cubre los fundamentos de las bases de datos y su importancia en proyectos de ciencia de datos, así como los beneficios que ofrece el cómputo en la nube para estas iniciativas. Este conocimiento te permitirá seleccionar las herramientas más adecuadas para tus proyectos y tomar mejores decisiones basadas en datos, mejorando la inteligencia de negocios en tu organización.
4.3
(14 ratings)
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Instructors:
Spanish
Español
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What you'll learn
Identificar las diferentes herramientas comerciales y de código abierto para la manipulación, administración y análisis de datos
Comprender la función de las bases de datos y su importancia en proyectos de ciencia de datos
Evaluar los beneficios del cómputo en la nube para proyectos de análisis de datos
Diferenciar entre herramientas para científicos de datos y para usuarios comerciales
Reconocer las principales funciones que realizan los científicos de datos
Comparar soluciones de bases de datos SQL y NoSQL para distintos escenarios
Skills you'll gain
This course includes:
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Graded assignments
Access on Mobile, Tablet, Desktop
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Top companies provide this course to enhance their employees' skills, ensuring they excel in handling complex projects and drive organizational success.
There are 4 modules in this course
Este curso ofrece una completa introducción a las herramientas esenciales para el análisis de big data, diseñado tanto para profesionales técnicos como para usuarios de negocios. El programa explora la distinción entre herramientas para científicos de datos con conocimientos de programación (como R y Python) y soluciones automatizadas para usuarios comerciales con conocimientos básicos de programación pero fuerte expertise en sus áreas. Los estudiantes aprenderán sobre las diferentes opciones disponibles, tanto comerciales (SAS, Watson de IBM, Oracle Analytics Cloud) como de código abierto (Anaconda, Spark, Scikit-learn, TensorFlow). El curso también aborda los fundamentos de las bases de datos tradicionales y NoSQL, explicando su importancia en los proyectos de ciencia de datos. Adicionalmente, se exploran los beneficios que el cómputo en la nube proporciona a iniciativas de análisis de datos, permitiendo a los participantes comprender cómo estas tecnologías pueden mejorar la toma de decisiones empresariales basadas en datos.
Ciencia de Datos
Module 1
Base de datos
Module 2
Herramientas para Ciencia de Datos
Module 3
Cómputo en la Nube
Module 4
Fee Structure
Payment options
Financial Aid
Instructor
7 Courses
Digital Transformation and Data Visualization Expert at Tecnológico de Monterrey
Jesús Aguilar is Director of Business Engineering and Information Technologies programs at Tecnológico de Monterrey. He holds a Computer Systems Engineering degree, with master's degrees in Business from EGADE Business School and Information Technologies and Communication from Politecnico di Milano. Currently pursuing a doctorate in Interface Design at the University of Barcelona, he specializes in ERPs, Interactive Design, and Data Visualization. His professional experience includes roles as Technical Support Manager at Grant Prideco and Systems Manager at Aceros RGG. As a professor, he has taught Interactive Media Design and Production for six years, focusing on user analysis and design solutions. He has led significant data visualization projects with major companies including Heineken México, CEMEX, and Telefónica, and launched the Data Science Hub initiative at Tec de Monterrey in 2019. His expertise combines academic excellence with practical industry applications in digital transformation and business technology.
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