Fecha de inicio: febrero de 2024
Modalidad: Teleformación
Duración: 40 horas
Dirigido a: Trabajadores y autónomos de toda España del sector Finanzas y seguros.
Requisitos: Trabajadores en activo y autónomos de toda España del sector "Finanzas y seguros" (incluye empresas de Mediación en seguros privados, Banca, Cajas de ahorro, Entidades de seguros, reaseguros y mutuas colaboradoras con la Seguridad Social, Establecimientos financieros de crédito, Sociedades cooperativas de crédito, etc.) de provincias de menos de 500.000 habitantes (La Rioja, Ceuta, Melilla, Teruel, Huesca, Lleida, Albacete, Cuenca, Ciudadl Real, Guadalajara, Ávila, Burgos, León, Palencia, Salamanca, Segovia, Soria, Zamora, Cáceres, Ourense, Lugo y Álava). Título de Bachiller o equivalente.
Contenidos del curso:
Adquisición y dominio de conceptos básicos y de conocimientos sobre los avances en Big Data. Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…). El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención. Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo. Características del Big Data (4 V's y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato, …. Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.
Conocimiento de nociones básicas sobre arquitectura Big Data y principales tecnologías. El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce. Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python. Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE. Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis. Procesamiento y analítica avanzada con Spark. Seguridad y gobierno del dato.
Comprensión de los principales conceptos sobre la “ciencia de datos” E IA: Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial. Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python. Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos. Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos. Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo. Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos. Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards.
Adquisición de una visión transversal sobre el futuro del Big Data y cómo se aplica actualmente en diferentes áreas: Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData. Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las operaciones de una compañía. “Data for Good”: Big Data para el bien social. Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.
Certificado: Al finalizar el curso se entrega un diploma acreditativo de realización avalado por el Ministerio de Empleo.
Inscripciones: Es necesario completar el siguiente formulario de pre-inscripción y adjuntar copia del DNI o NIE, junto con la siguiente documentación (según su situación laboral):
- Trabajadores en activo/ERTE: Copia de la cabecera de la última nómina y vida laboral actualizada.
- Autónomos: Copia de la vida laboral actualizada.
- Desempleados: (solo fijos discontinuos en periodo de inactividad) copia de la vida laboral actualizada y copia de la demanda de empleo en vigor.
- Empleados públicos: (no hay plazas para trabajadores de administraciones y organismos públicos).
Nota: La documentación requerida se puede adjuntar a este formulario o enviarla una vez que contactemos con usted para solicitarle la cumplimentación del documento oficial de inscripción al curso. La inscripción definitiva al curso no se realizará hasta la entrega de la documentación solicitada y la comprobación por parte del centro de formación de que se cumplen todos los requisitos.
