Big Data y Analytics

En este curso aprenderás por qué son tan importantes los datos y cómo llegamos, trabajamos, gestionamos y traducimos los datos en conocimiento

Profesor: Ing. Grassi - Lic. Aquino	Modalidad: Clases por Zoom
Certificación: Aprobación	Duración: 3 meses
A confirmar

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📅 ORGANIZACIÓN GENERAL
Duración: 48 horas reloj (24 clases en vivo de 2 horas c/u). 3 meses en total.
Día y horario de clases: martes y jueves de 20:00 a 22:00 h
Inicio: a confirmar


✅ Aboná el curso en 3 cuotas de $7880.- 
👉 Incluye acceso a las clases en vivo por Zoom, acceso a un grupo privado de Facebook, acceso a nuestra plataforma virtual, certificado y material digital.


🧑‍🎓 DESTINATARIOS
Si te apasionan los datos o queres saber de qué se trata el nuevo mundo de Big Data, ¡este curso es para vos!. ¡No necesitás conocimientos previos!.
Con este curso aprenderás todos los conceptos básicos necesarios para conocer y entender por qué son tan importantes los datos y cómo llegamos, trabajamos, gestionamos y traducimos los datos en conocimiento. Actualmente las herramientas de Big Data ayudan a las organizaciones a sacar provecho de sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades, generando negocios más asertivos, operaciones más eficientes con mayores ganancias y clientes más satisfechos, siendo fieles a la marca. Esto ha generado un boom y nuevas oportunidades en el mundo laboral, donde se requieren perfiles con habilidades especificas como Data Engineer, Data Scientist, Analista de datos y demás.


📌 OBJETIVOS DEL CURSO

Se pretende que el alumno, al finalizar el curso, pueda conocer:

• Los principales fundamentos del Big Data y el cambio de paradigma que está transformando las organizaciones.
• La importancia de los datos en las decisiones corporativas (Cultura Data Driven).
• Ejemplos reales de casos de uso Big Data.
• Los componentes y fases de la metodología de procesamiento de grandes datos.
• Qué es el gobierno del dato y cuáles son los elementos necesarios para que sea eficaz y eficiente.
• Qué es la analítica avanzada de datos.
• Cuáles son las tecnologías catalizadoras del Big Data.
• Las herramientas de visualización de datos más eficaces para presentar los resultados a las diferentes audiencias.

📚 CONTENIDOS

Módulo I: Surgimiento de Big Data

• Big Bang de Big Data.
• La revolución de los datos masivos, la datificación. Nuevo paradigma con cambio de escala.
• El Big Bang de Big Data. Razones del crecimiento explosivo de datos. Evolución de costo de almacenamiento.
• ¿Qué es Big Data? ¿Para qué sirve?.
• La Paradoja de los Datos. TTTI (Total Time to Insight).
• Roles y Perfiles en Big Data.
• Actividad a desarrollar.

Módulo II: Los datos nos rodean

• Implementación de Big Data.
• ¿Qué es el procesamiento distribuido?.
• Diferencias entra las bases de datos existentes: SQL/NoSQL.
• Aproximación al Ecosistema Hadoop.
• La relación entre BigData y la nube: Cloud vs On Premise.
• Ejemplos de aplicaciones de Big Data en distintos ámbitos – casos reales de uso.
• Actividad a desarrollar.

Módulo III: Obtención de los Datos y Proceso de Toma de Decisión

• Inteligencia Artificial.
• Machine Learning y sus algoritmos.
• Deep Learning.
• Definición y Tipos de Data Analytics.
• Business Intelligence: Datos vs Información vs Conocimiento.
• BI: tipos de sistemas. OLTP vs OLAP.
• Desafíos de BI. La pirámide de la información.
• Actividad a desarrollar.

Módulo IV: Visualizar con datos 

• Los datos empiezan a hablar.
• Niveles de realización de BI: Alertas, Dashboards, Monitoreos.
• Análisis OLAP/Multidimensional.
• Herramientas de Explotación de BI.
• Gráfico cuadrangular de Gartner: clasificación.
• Herramientas para la visualización con datos masivos.
• KPI. Definición, Ejemplos. Diferencias entre KPI’s y Métricas.
• Actividad a desarrollar.

Módulo V: Modelado Dimensional

• Programación distribuida.
• Ejemplos de frameworks de programación distribuida.
• Definición del modelo dimensional.
• Concepto DER.
• Conceptos del modelo dimensional.
• Arquitectura estándar del modelo dimensional.
• Diferencias entre el modelo relacional y dimensional. ¿Cuál es más conveniente y por qué?.
• Beneficios del modelado dimensional.
• Componentes del Modelado Dimensional: Hechos, Atributos, Elementos y Dimensiones.
• Toma de Decisiones Basada en Datos: Cultura Data Driven.
• Actividad a desarrollar.

Módulo VI: Data Warehouse

• Definición de Data Warehouse. Objetivos y Características de un DW.
• Arquitectura estándar.
• Dimensiones conformadas.
• Data Marts y Data Warehouse.
• Modelado de Datawarehouse según enfoque: Snowflaked vs Star Schema.
• Proceso de modelado.
• Tablas de Hechos y Dimensiones.
• Nivel de Granularidad.
• DW: Modelado vs. Desnormalización.
• Proceso ETL. Sistemas más usados (PDI, Data Stage).
• Almacenamiento basado en filas vs columnas.
• Actividad a desarrollar.

Módulo VII: Data Lake

• ETL vs ELT – Cambio de Paradigma de BI.
• Definición de Data Lake.
• Diferencias y similitudes entre ambos sistemas (DW vs DL).
• Desafíos a la hora de implementar un Data Lake.
• Recomendaciones para crear un Data Lake.
• Tecnologías para un Data Lake.
• Disaster Recovery y su importancia.
• Arquitectura de un Data Lake.
• Ingestas de Datos Batch, Micro Batch y Real Time.
• Zonas en un Data Lake.
• Ecosistema Hadoop.
• Componentes de Hadoop.
• Sistema de Almacenamiento Distribuido.
• Actividad a desarrollar.
  
   

🔎 CERTIFICACIÓN Y REQUISITOS DE APROBACIÓN:

• Para poder recibir el certificado de participación a la capacitación, el alumno deberá asistir mínimamente al 70% de las clases en vivo.
• Para poder obtener el certificado de aprobación, los participantes deberán aprobar los trabajos prácticos obligatorios y una evaluación que incluirá los principales puntos de cada módulo.
  
   

👩‍🏫 CAPACITADORES: Ing. Raúl Grassi y Lic. María Trinidad Aquino

Ing. RAÚL GRASSI

• Mas de 25 años trabajando en empresa multinacional líder en Telecomunicaciones.
• Mas de 10 años trabajando con Data Warehouse, bases de datos y herramientas de explotación de datos de BI.
• Analista Senior en Cultura Data Driven y BI Analytics. Desarrollo de ingestas de sistemas relacionales a Data Warehouse y Data Lake (Hadoop)
• Experiencia de 7 años como líder de proyectos, gestión de Metodologías Agiles. Diseño e implementación de modelos de aseguramiento de satisfacción de clientes.
• Diplomatura en Ingeniería y Ciencia de Datos (Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Escuela de Innovación - ITBA).
• Posgrado en Gestión Gerencial Avanzada (Managemente Executive Program) (Universidad Argentina de la Empresa - UADE)
• Ex - docente de cátedras de Matemática, Física y Electrónica en Universidad de Buenos Aires (UBA).
• Ingeniero electrónico (Universidad de Buenos Aires - UBA).
• Certificación en Metodologías agiles (in company).

Lic. MARÍA TRINIDAD AQUINO

• Mas de 14 años trabajando en empresa multinacional líder en Telecomunicaciones.
• Mas de 4 años trabajando con Data Warehouse, bases de datos y herramientas de explotación de datos de BI y sistemas operativos (CRM).
• Analista Senior en Marketing con Cultura Data Driven y Analytics.
• Experiencia de mas de 9 años en marketing, publicidad, canjes, patrocinios, comunicación institucional, clima laboral asegurando la satisfacción del cliente interno y externo.
• Experiencia mas de 9 años en métricas y KPI´s de calidad para el aseguramiento y la satisfacción de clientes. Liderando proyectos durante los últimos 2 años.
• Diplomatura en Ingeniería y Ciencia de Datos (Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Escuela de Innovación - ITBA).
• Licenciada en Relaciones Publicas (Universidad Nacional de Lomas de Zamora - UNLZ).
• Certificación en Gestión de Proyectos con metodologías agiles y enfoques Lean (in company).
• Certificación en Liderazgo e Inteligencia emocional (in company).
• Certificación en Conformación y Gestión de Equipos de Alto Desempeño (in company).

 

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ARANCELES

• Valor real de la capacitación: 3 cuotas de $7880 o un pago único de $22.515.-
• Valor final para alumnos y egresados de CETeC (30% OFF): 3 cuotas de $5516 o un pago único de $15.760.-
• Valor final para participantes de cursos anteriores y personal / asociados de las organizaciones con las que tenemos convenio (20% OFF): 3 cuotas de $6304 o un pago único de $18.012.-

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💰 MEDIOS DE PAGO

A. Depósito o Transferencia Bancaria | CBU: 1910093355109301547435 | CUIL: 20-34573321-4 | Banco Credicoop - Caja de ahorro en pesos.
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B. Envíos de dinero o transferencias por Mercado Pago
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