Cursos

Modelo de Gobierno de Datos

EL programa del curso en Ciencia de Datos es una iniciativa de saXsa, con el objetivo de satisfacer la creciente demanda nacional e internacional de profesionistas con conocimientos sólidos en el manejo de grandes volúmenes de datos.

La necesidad de contar con profesionales apropiadamente clasificados para realizar dicha se presenta en los sectores académicos como en los empresariales e industriales, en la administración pública y el gobierno federal.

La metodología necesaria para analizar grandes cantidades de datos, y convertirlas en conocimiento útil y práctico, constituye la base del conocimiento llamado “Big Data Science”.

 

Objetivo

Consolidación de información homogénea para ser analizada y comparada en los diferentes conceptos de negocio de la Institución facilitando la transparencia y generación de reportes consolidados del total del universo de datos.

 

Problema

Hoy en día, cualquier persona maneja grandes cantidades de datos que van desde Gigabytes de información hasta varios Terabytes con archivos fotográficos, vídeos, documentos o cualquier archivo en formato digital. En las empresas generalmente se manejan cientos de Terabytes, Peta bytes o de un orden de magnitud mayor por fuente de información o sistema. Actualmente , los grandes volúmenes de información generan complicaciones a las empresas, ya que les impiden tener una Base de Datos organizada que proporcione información útil de forma inmediata.

 

Solución

Con el Modelo de Gobierno de Datos, los datos de su empresa podrán ser convertidos en un activo, proporcionando información útil, clara, consistente, con tiempos de respuesta inmediatos.

 

¿Cuál es el benéfico para su Institución?

“Integración y armonización de toda la información de su Institución”

 

Temario General

  1. Ciencia de datos y manejo de grandes volúmenes de información (Big Data).
  2. Algoritmos en la ciencia de datos.
  3. Clasificación de algoritmos de búsqueda en grandes volúmenes de datos.
  4.  Estructuras de información adecuadas a grandes volúmenes de datos Instrumentación de bibliotecas.
  5. Estadística descriptiva para grandes volúmenes de datos aplicación de lenguaje R.
  6. Armonización e integración de fuentes heterogéneas (variedad) con volumen y velocidad de búsqueda problema .

 

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