Descripción del curso
Big data se define como al procesamiento, manipulación y transformación de grandes volúmenes de datos en información valiosa y patrones significativos. Por su parte, Deep Learning es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas (profundas) para modelar y extraer características complejas de grandes cantidades de datos.
Las principales temáticas por abordar incluyen los fundamentos de Big Data, introducción al Deep Learning, análisis de datos con Python y proyectos prácticos de Deep Learning y Big Data.
El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco de habilidades SFIA 8, por lo que se propone que los estudiantes logren utilizar de forma general las herramientas de aprendizaje profundo y procesamiento de datos para el análisis eficiente de grandes volúmenes de información.
Contenidos
1. Fundamentos de Big Data.
2. Introducción al Deep Learning.
3. Análisis de datos con Python.
4. Aplicaciones prácticas de Deep Learning y Big Data.
Metodología XperiencEd™
Nuestra metodología de aprendizaje, un pilar clave de Credentials as you Grow
Experiencia educativa con un enfoque 20% teoría, 60% práctica y 20% reflexión.
Integra estrategias de aprendizaje activas y experiencias prácticas para potenciar el desarrollo de habilidades técnicas y power skills.
Promueve un aprendizaje vivencial, donde la resolución de problemas en escenarios reales y la aplicación inmediata del conocimiento en entornos empresariales fortalecen la formación profesional.
Información adicional
| Fecha de Inicio | Lunes 31 de Marzo 2025. |
|---|---|
| Horario | Este curso se imparte dos veces por semana |
| Profesor | Jorge Ortega Badilla. |
| Área de formación | Sistemas inteligentes. |
| Modalidad | Virtual en Vivo. |
| Nivel de complejidad | Avanzado. |
| Duración | 32 horas. |
| Perfil de ingreso | – Conocimientos sobre inteligencia artificial y machine learning con Python. |
| Perfil de salida | – Ingeniero en inteligencia artificial, Analista de datos. |
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