Big Data Bootcamp

Del autor del libro “Practical Data Analysis”, Hector Cuesta nos trae este curso acerca las herramientas y métodos para poder procesar grandes cantidades de datos.

Objetivo del Curso:
El objetivo del curso es proveer al participante de las habilidades, herramientas y técnicas básicas para manipular grandes cantidades de datos (Big Data).

Conocimientos necesarios de los alumnos para el curso:
Es necesario conocimiento básico de programación en Java o Python y conceptos básicos de base de datos.

Después de este curso el participante:
Podrá conocer herramientas y métodos para poder procesar grandes cantidades de datos. Saber los principios del machine learning y como usarlos para solucionar problemas basados en datos como clasificación, regresión y recomendación. Implementación de Apache Hadoop y Apache Spark como herramientas predominantes en la industria del Big Data.

Dirigido a: Desarrolladores de Software, Lideres de Proyecto, Analistas, Consultores.

TEMARIO DETALLADO

Modalidad: Virtual en vivo.
Duración: 8 horas
Sesiones en vivo: 24, 26, 31 de Agosto y 2 de Septiembre de 2015. 
Horario:  19:30 a 21:30 hrs (Ciudad de México, GMT -5)
Cierre de inscripciones:  21 de Agosto de 2015
Precio: $2,500 MXN + IVA (Mexico)

Beneficios:

  • Recibirás una constancia de participación.
  • Disfrutas de nuestra garantía de satisfacción; es decir, te devolvemos el 100% de tu dinero.
  • Tendrás la entera confianza de que aprendes únicamente con instructores altamente experimentados.
  • Tendrás interacción y asistencia directa con el ponente.
  • Dispondrás de valiosos casos prácticos.
  • Puedes acceder a las grabaciones en caso de que no puedas asistir a alguna sesión en vivo.

Instructor: Hector Cuesta Arvizu

Hector Cuesta (@hmcuesta) es autor del libro “Practical Data Analysis” de la Editorial Packt Publishing. Provee servicios de consultoría en Ingeniería de Software y Análisis de Datos, adicionalmente se desempeña como instructor para NYCE en certificaciones de Desarrollo e Ingeniería de Software.

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