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Modalidad
Híbrido
Objetivo principal del Diplomado en Big Data y Minería de Datos
El Diplomado en Big Data y Minería de Datos proporciona a los participantes una visión integral del ecosistema de datos masivos. Al finalizar, el alumno será capaz de proponer arquitecturas de almacenamiento eficientes, comprender los procesos de computación distribuida y aplicar técnicas de minería de datos para descubrir patrones ocultos, facilitando una toma de decisiones basada en evidencia.
Módulos del Diplomado
1.1. Las 5 V del Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor
1.2. De los Data Warehouses a los Data Lakes: ¿Cómo guardamos la información hoy?
1.3 Ecosistemas modernos (Hadoop y entornos Cloud)
1.4. Diseño de infraestructuras escalables para negocios en crecimiento
2.1. Conceptos de computación en paralelo para no tecnólogos.
2.2. Introducción al procesamiento con Apache Spark
2.3. Diferencias entre procesamiento en tiempo real (streaming) y por lotes (batch)
2.4. Optimización de recursos y reducción de tiempos de respuesta.
3.1. Fundamentos de SQL: El lenguaje universal de datos
3.2. Extracción de datos de bases relacionales y no relacionales (NoSQL).
3.3. Limpieza y preparación de datos (ETL) mediante lenguajes de consulta.
3.4. Casos prácticos: consultas eficientes para reportes de negocio.
4.1. El ciclo de vida de la minería de datos (metodología CRISP-MD).
4.2. Análisis exploratorio: ¿Qué nos dicen los datos antes de analizarlos?
4.3. Detección de anomalías y reglas de asociación.
4.4. Ética y privacidad en la minería de datos masivos.
4.1. Introducción al aprendizaje no supervisado.
4.2. Algoritmos de Clustering (K-means y jerarquicos) explicados visualmente.
4.3. Segmentación de clientes: Cómo identificar grupos con comportamientos similares.
4.4. Interpretación de resultados para la toma de decisiones estratégicas.
Habilidades a adquirir
Habilidades
- Fundamentos de estadística descriptiva, inferencial y probabilidad aplicados al análisis de datos.
- Principios de análisis exploratorio y modelado de datos.
- Conceptos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado.
Conocimientos
- Manipular, limpiar y procesar datos utilizando Python.
- Analizar grandes volúmenes de información para identificar patrones y tendencias.
- Desarrollar modelos de clasificación, regresión y clustering.
Oportunidades
- Pensamiento analítico para interpretar datos de manera estratégica.
- Enfoque en la toma de decisiones basada en evidencia.
- Disposición para la innovación y el uso de herramientas tecnológicas.
Obtén un diplomado de máster
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