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 de Aprendizaje

La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.

La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.

Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.