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Big Data y Análisis de Datos
El Programa de Grado en Big Data y Análisis de Datos tiene una inmersión profunda en el mundo de la gestión, procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos. Este programa se centra en la formación integral de profesionales capaces de enfrentar los desafíos del entorno actual, donde la toma de decisiones se basa en el conocimiento derivado de grandes volúmenes de información.
Créditos
3
Módulos
15
Modalidad
Virtual
Objetivos de aprendizaje
- Proporcionar una comprensión profunda de los conceptos y principios fundamentales que rigen el paradigma de Big Data.
- Desarrollar competencias en el manejo de bases de datos NoSQL, adecuadas para la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos no estructurados
- Capacitar a los estudiantes en la gestión de procesos y almacenamiento de datos distribuidos, comprendiendo la importancia de la escalabilidad y la redundancia.
- Desarrollar habilidades en la aplicación de técnicas de minería de datos para descubrir patrones, tendencias y conocimientos valiosos en grandes conjuntos de datos.
- Capacitar a los estudiantes en el diseño e implementación de modelos de aprendizaje automático para predecir y optimizar resultados a partir de datos masivos.
- Integrar conocimientos de estadística y probabilidad en el análisis de datos masivos, permitiendo una interpretación rigurosa de los resultados.
- Desarrollar competencias en el análisis de redes sociales para entender las interacciones y relaciones en entornos digitales.
- Desarrollar habilidades en el análisis de series temporales para entender y prever patrones en datos que evolucionan a lo largo del tiempo.
- Capacitar a los estudiantes en el uso de herramientas y lenguajes de programación como Python y R, esenciales en el entorno de Big Data.
- Explorar aplicaciones específicas de Big Data en diversos campos, desde la medicina hasta el marketing, identificando oportunidades y desafíos.
- Capacitar a los estudiantes en las técnicas de extracción y transformación de datos, fundamentales para la preparación de datos para análisis.
Plan de estudios
Periodo académico 1
Periodo académico 2
Periodo académico 3
Periodo académico 4
Periodo académico 5
Periodo académico 6
Periodo académico 7
Materias institucionales
Materias transversales
Materias específicas
