Minería de Datos y Big Data para Ingeniería (IFCT0136)
Pensado para perfiles de ingeniería a los que no les falta dato, sino el paso que lleva del dato al modelo con el que se decide. Recorre el proceso completo de descubrimiento de conocimiento, el análisis y la visualización con R y RStudio integrados con Hadoop, la construcción de modelos predictivos desde el preprocesamiento, el análisis de redes y el procesamiento distribuido de grandes volúmenes (IFCT0136, 90 horas). El programa oficial detallado está más abajo. Puede interesarte también: Data Mining Business Intelligence · Programación de Redes Neuronales y Machine Learning.
Curso de minería de datos y big data para ingeniería online
ExA Formación imparte el curso de Minería de Datos y Big Data para Ingeniería IFCT0136 para empresas, administraciones públicas y entidades de formación en toda España, en modalidad remota y en directo. Especialidad del catálogo del SEPE de 90 horas, orientada a el proceso KDD, el análisis y la visualización con R, el modelado predictivo, el análisis de redes y el procesamiento distribuido.
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Bonificable hasta el 100 % para empresas
¿Te interesa esta área?
¿Qué se aprenderá?
Objetivos del curso
- Aplicar el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos.
- Analizar y visualizar datos con R y RStudio integrándolos con Hadoop.
- Construir modelos predictivos partiendo del preprocesamiento de los datos.
- Realizar análisis de redes y presentar los resultados obtenidos.
- Procesar volúmenes de datos de forma distribuida en problemas de ingeniería.
¿Por qué este curso?
Una formación con impacto real y medible
Explora nuestro catálogo de cursos diseñados para profesionales y empresas que buscan dominar las tecnologías más demandadas.
Cifras de éxito
"Este curso nos ha ayudado a tener éxito en nuestro sector."
Testimonios
Contenidos
Temario
A continuación detallamos todos los módulos impartidos en este curso. Si tiene alguna duda o no aparece, contacte con nosotros.
- Módulo 1Introducción a la Minería de Datos y Aprendizaje Automático
- Módulo 2Análisis y Visualización de Datos
- Módulo 3Modelado Predictivo y Análisis de Redes
- Módulo 4Procesamiento Distribuido y Minería de Datos
Introducción a la Minería de Datos y Aprendizaje Automático
10 horas
Fundamentos del área: conceptos de minería de datos y aprendizaje automático, el proceso KDD de descubrimiento de conocimiento, modelos y técnicas de data mining, minería de textos y web mining, y aplicaciones prácticas en ingeniería.
Análisis y Visualización de Datos
25 horas
Análisis y visualización con R y RStudio, y su integración con Hadoop en casos de uso de Big Data.
Modelado Predictivo y Análisis de Redes
30 horas
Preprocesamiento de datos y construcción de modelos predictivos, junto con el análisis de redes y la presentación de los resultados obtenidos.
Procesamiento Distribuido y Minería de Datos
25 horas
Procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos y aplicación de las técnicas de minería sobre ellos.
Metodología
Aprendizaje basado en la práctica
Laboratorios con R, RStudio y entorno distribuido
Cada sesión combina explicación y práctica guiada sobre el mismo entorno que se usa en el puesto de trabajo. El grupo es reducido, la formación se imparte en directo y el reparto de horas por módulo es el del programa oficial de la especialidad.


Público objetivo
Formación oficial del catálogo de especialidades formativas
Modelado predictivo y minería sobre datos de ingeniería
Esta acción formativa corresponde a una especialidad recogida en el Catálogo de Especialidades Formativas del Servicio Público de Empleo Estatal. ExA Formación la imparte con su propio equipo docente, respetando la denominación, la duración y los contenidos que fija el programa oficial. Está dirigida a perfiles de ingeniería y de análisis que necesitan extraer modelos útiles de sus datos y llevarlos, cuando hace falta, a un entorno distribuido. La formación se organiza para empresas y para grupos, y se adapta al calendario que necesite el cliente.
FAQ
Resolvemos tus dudas sobre la formación
Aclaramos las dudas más comunes sobre el curso, desde los requisitos previos hasta la metodología y el soporte disponible, para asegurarte de que estés completamente preparado para aprovechar al máximo esta formación.
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