Big Data Certified Associate - BDCA

Big Data Certified Associate - BDCA

150.00

La certificación internacional Big Data Certified Associate - BDCA evalúa los conocimientos y habilidades necesarios sobre la comprensión del Big Data con relación a la velocidad, volumen y variedad de los datos.

Cubre posibles fuentes de datos que se pueden usar para resolver problemas reales de negocios, las técnicas y conceptos involucrados en la captura, almacenamiento, manipulación y análisis de Big Data, incluida la minería de datos y el análisis predictivo con una descripción general de la estracción de datos y las herramientas que se utilizan en ellos.

  • Nombre del Examen:Big Data Certified Associate - BDCA
  • Formato del Examen:Preguntas de selección múltiple.
  • Duración del Examen:Una vez que comienza el examen, los candidatos tienen 1 hora (60 minutos) para completar el examen. Dos Oportunidades
  • Número de preguntas:40.
  • Porcentaje de aprobación:65%
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Información

Objetivos
  • Entender los Fundamentos de Big Data.
  • Conocer las fuentes de Big Data.
  • Explorar conceptos y herramientas de la minería de datos.
  • Descubrir cómo los científicos de datos utilizan herramientas como Hadoop y MongoDB.
  • Realizar ejercicios prácticos.
  • Explorar la visualización de datos con herramientas gráficas.
Dirigido a:
  • - Ingenieros de Sistemas.
  • - Técnicos y Tecnólogos de Sistemas.
  • - Desarrolladores de aplicaciones.
  • - Arquitectos de TI.
  • - Administración de Sistemas.
  • - Analistas de datos y científicos de datos.

Contenido

Módulo 1. Introducción a Big Data

Conocer los diferentes tipos de analítica, el concepto de Big Data, sus características, combinaciones, crecimiento y elementos que conllevan a respuestas o referencia de un proyecto relacionado un gran volumen de datos que no se pueden tratar con herramientas convencionales.

  • - Historia del Big Data.
  • - ¿Qué es Big Data?.
  • - ¿Qué NO es Big Data?.
  • Las 7 Vs
    • - Volumen.
    • - Velocidad.
    • - Variedad.
    • - Variabilidad.
    • - Veracidad.
    • - Visualización.
    • - Valor.
  • - ¿Quién usa Big Data?
  • - ¿Para qué se utiliza Big Data?.
  • - Tipos de datos de Big Data.
  • - Tendencias del mercado.
  • - Utilidades.
  • - Caso de éxito: Walmart.
  • - Beneficios de Big Data.
Módulo 2. Ciencia de datos y fases de proyectos

Reconocer las principales etapas para un proyecto con una inmensa acumulación de datos, que no son de fácil gestión y que requieren una metodología y herramientas sustentables y eficaces para su desarrollo.

  • - ¿Qué es la ciencia de datos?.
  • - Minería y análisis de datos.
  • - Inteligencia artificial.
  • - Machine learning.
  • - Métodos de ciencia de datos.
  • - Fases de un proyecto Data Science.
  • - Métodos populares de ciencia de datos.
Módulo 3. Arquitectura – Introducción Cloud:

Examinar las diferentes herramientas tradicionales y en la nube para Big Data que logren sacar el máximo valor y aspectos fundamentales en el análisis de datos procedentes de diversas fuentes.

  • - Arquitectura de referencia.
  • - Bases de datos NoSQL.
  • - Cassandra.
  • - MongoDB
  • - Hadoop
Módulo 4. Obtención,transformación y limpieza en R & PYTHON:

Practicar con una completa gestión de datos, accediendo a diferentes fuentes para la recopilación, limpieza, preparación y transformación de la data.

Con la compra de la certificación accedes a:

Plataforma e-learning 24/7

Conéctate y sigue aprendiendo cuando lo necesites, las 24 horas del día, siete días a la semana.

Simulador Web

Prepárate antes de dar tu exámen, tendrás acceso a miles de preguntas que podrían venir en tu prueba. Repite el simulador las veces que quieras hasta sentirte listo.

Laboratorio

Pon en práctica lo aprendido. ¡Desafiate a ti mismo!

Tutor y Asesorías

Cuenta con el respaldo y tutoría de expertos profesionales que ya trabajan en el área.