Cursos de Big Data y Machine Learning

1. Cursos Big Data & Machine Learning

2. Big Data Machine Learning Cursos Ofertados Curso de Introducción a Big Data (3 Jornadas) Curso de especialista técnico en Data Science (5 Jornadas) Curso de Introducción a Machine Learning (3 Jornadas) Sobre StrateBI Formaciones Big Data & Machine Learning

3. Big Data Forma de afrontar el procesamiento, análisis y visualización de grandes volúmenes de información que por su naturaleza desestructurada no pueden ser analizados, en un tiempo aceptable, usando los procesos y herramientas tradicionales de bases de datos y Business Intelligence El Big Data es resultado de los cambios que se han producido en la naturaleza de los datos manejados por las organizaciones Aumento del Volumen de los datos disponibles para el análisis (Terabytes (103 Gb) - Petabytes (106)) Incremento de la Velocidad a la que se generan y se distribuyen los datos en las fuentes (ej. Captura y procesamiento de datos en tiempo real) La Variedad se refiere al importante aumento en la heterogeneidad de las fuentes de datos Big Data

4. Big Data La gestión y procesamiento con éxito del Big Data puede dar lugar a importantes beneficios a las empresas y particulares: Detección de tendencias de negocio Detección de fraude y otros delitos Marketing ….. Sin embargo, la gestión y aprovechamiento del Big Data no es una tarea ni mucho menos trivial. Algunos de los problemas más relevantes son: Tamaño de datos, nivel de estructura, variedad de formatos de archivo, calidad de los datos, datos generados en tiempo real y que además se han de analizar en tiempo real, datos de baja calidad,… Big Data

5. Big Data

6. En los últimos años ha ido surgiendo un amplio abanico de tecnologías y herramientas Tecnologías: Hadoop, NoSQL, Bases de datos columnares,… Herramientas: Almacenamiento (HDFS, Cassandra, MongoDB…), procesamiento (Spark, Hive, Storm, Pentaho..), visualización (Pentaho ,Tableau, Clickview…),.. La mayoría de estas tecnologías son Open Source Accesibles a un mayor número de organizaciones que las soluciones propietarias Problema (Know-How): ¿Cómo usar y combinar efectivamente las tecnologías disponibles para rentabilizar con éxito la gestión y procesamiento del Big Data? Big Data

7. Big Data. Tecnologías

11. Machine Learning Capacidad de un sistema para generalizar sobre la base de la experiencia . Consiste en el uso de estas generalizaciones para dar respuesta a las cuestiones relativas a datos recopilados con anterioridad, así como datos que no se han encontrado antes. Combina y se aplica en multitud de áreas de conocimiento Estadística, reconocimiento de patrones, inteligencia artificial, minería de datos,.. Por aplicación de distintos tipos de algoritmos estos sistemas son capaces de extraer conocimiento de forma automatizada Clasificación, agrupamiento, regresión para la generación de predicciones Machine Learning

12. Machine Learning

13. Machine Learning En combinación con el Big Data (fuentes de datos y tecnologías) aumenta su eficacia y el número de aplicaciones en las que puede ser de utilidad Gran número de posibles aplicaciones que resuelven problemas realmente complejos: Sistemas de recomendación (ej. Carrito de la compra en Amazon) Predecir un tipo de tumor (benigno o maligno) dado un conjunto de datos de entrenamiento Predecir el precio de una vivienda dado un juego de datos de entrenamiento …. Machine Learning

14. Machine Learning

15. Machine Learning Técnicas: Clasificación, Regresión, Clustering… Algoritmos: C4.5, k-means, Support vector machines, Apriori, EM , PageRank, AdaBoost, k-nearest neighbours class, … Tecnologías: Clásicas: WEKA, Python (scikit-learn, pandas, TensorFlow), R,… Big Data: Apache Mahout, Spark con Mlib, Problema (De nuevo el Know-How): ¿Cómo usar y combinar efectivamente las técnicas y tecnologías disponibles para aplicar Machine Learning con éxito? ¿Cómo aplicar Machine Learning sobre Big Data? Machine Learning

16. Machine Learning. Tecnologías

17. Cursos ofertados 1) Curso de Introducción a Big Data (3 Jornadas) 2) Curso de especialista técnico en Data Science (5 Jornadas) 3) Curso de Introducción a Machine Learning (3 Jornadas) Formaciones Big Data & Machine Learning

18. 1) Curso de Introducción a Big Data Curso orientado a introducir y explicar los principales conceptos y tecnologías del campo Big Data 3 jornadas. Entrega de Documentación y Certificado Dirigido a todo tipo de audiencia interesada en introducirse en el mundo del Big Data, mediante la realización de ejercicios. El objetivo de este curso es ofrecer una visión holística de Big Data, apoyándonos en su capacidad para generar oportunidades de negocio, así como optimizar los ya existentes. Se verán ejemplos de arquitecturas ya implantadas en el mercado y se analizarán los casos de uso en los que Big Data es y ha sido decisivo. Formaciones Big Data & Machine Learning

19. Curso de Introducción a Big Data 1) Introducción a Big Data Directrices principales en las que se basa Big Data Visión histórica e introducción al contexto del Big Data a través de ejemplos intuitivos Cómo afecta Big Data a los negocios. Se analizarán algunos ejemplos de aplicación exitosa del Big Data y las potenciales aplicaciones del mismo. La relación entre Big Data, Business Intelligence, Machine Learning & Data Science. Formaciones Big Data & Machine Learning

20. Curso de Introducción a Big Data 2) Arquitecturas Big Data Introducción y clasificación a las diferentes arquitecturas y sistemas Big Data disponibles en el mercado Entorno Hadoop: HDFS, Map Reduce, YARN, análisis de la pila de herramientas disponibles sobre HDFS y Map Reduce (Hive, Pig...), introducción a las distribuciones de Hadoop, etc. NoSQL: Cassandra, MongoDB,... Ejemplos prácticos donde el alumnos pondrá en práctica lo estudiado sobre el entorno Hadoop Introducción a una distribución de Hadoop y a la gestión del clúster Uso del sistema de archivos HDFS Formaciones Big Data & Machine Learning

21. Formaciones Big Data & Machine Learning

22. Curso de Introducción a Big Data 3) Obtención y movimiento de datos en Big Data Estudio de los principales tipos de fuentes de datos actuales Datos estructurados, semi estructurados y no estructurados Batch y streaming Análisis de las principales herramientas disponibles para la adquisición y movimiento de datos: Pentaho Data Integration (multipropósito, DW), Sqoop (datos relacionales en batch), Flume (datos streaming) Ejercicios prácticos con algunas de las herramientas anteriores basados en un caso de estudio para la obtención de datos de logs, redes sociales... Formaciones Big Data & Machine Learning

23. Curso de Introducción a Big Data 4) Procesamiento del Big Data Análisis de los requerimientos del análisis según nuestros objetivos. No todos los proyectos Big Data siguen el mismo patrón, por lo que es importante una correcta elección de las herramientas en función de los objetivos. Introducción a las principales herramientas para el procesamiento y análisis del Big Data Herramientas sobre MapReduce: Pig, Hive Herramientas que no usan Map Reduce: Spark, Spark Streaming, … Continuación del ejercicio basado en un caso de estudio para el procesamiento de datos de logs, redes sociales... Formaciones Big Data & Machine Learning

24. Curso de Introducción a Big Data 5) Casos de estudio Análisis de algunos los casos de estudio más relevantes del mercado: Sistema de recomendación de Amazon, análisis de datos de sensores en empresas de transporte, análisis de clics en páginas web, elecciones EEUU... Análisis de casos de estudios basados en nuestra amplia experiencia en el desarrollo de proyectos Big Data La revisión de los casos anteriores permitirá comprobar como las tecnologías y técnicas estudiadas se han aplicado con éxito en numerosos proyecto Big Data Formaciones Big Data & Machine Learning

25. 2) Curso de especialista técnico para Data Scientist Curso orientado a formar especialistas altamente cualificados en tecnologías del campo Big Data 5 jornadas. Entrega de Documentación y Certificado Dirigido a ingenieros, analistas, científicos y, en general, a cualquier profesional con conocimientos básicos de matemáticas, informática y estadística El objetivo de este curso es ofrecer una visión detallada y práctica desde el punto de vista técnico del Big Data, así como la puesta práctica de las diferentes técnicas y tecnologías estudiadas. Se verán ejemplos de arquitecturas ya implantadas en el mercado y se analizarán los casos de uso en los que Big Data es y ha sido decisivo, mediante ejercicios prácticos. Formaciones Big Data & Machine Learning

26. Curso de especialista técnico para Data Scientist 1) Introducción a Big Data Directrices principales en las que se basa Big Data Visión histórica e introducción al contexto del Big Data a través de ejemplos intuitivos Cómo afecta Big Data a los negocios. Se analizarán algunos ejemplos de aplicación exitosa del Big Data y las potenciales aplicaciones del mismo. La relación entre Big Data, Business Intelligence, Machine Learning & Data Science Formaciones Big Data & Machine Learning

27. Curso de especialista técnico para Data Scientist 2) Arquitecturas Big Data Introducción y clasificación de las principales arquitecturas Big Data Estudio en profundidad del entorno Hadoop: HDFS, Map Reduce, YARN, Hive, Pig, Spark, distribuciones de Hadoop, etc. Estudio de las principales soluciones NoSQL: Cassandra, MongoDB,... Introducción a las bases de datos analíticas: HPVertica y MonetDB Consideraciones para la elección de la arquitectura Big Data idónea para cada escenario Ejemplos prácticos con Hadoop (HDFS, gestión del clúster), Cassandra y Mongo DB Formaciones Big Data & Machine Learning

29. Curso de especialista técnico para Data Scientist 3) Obtención y movimiento de datos en Big Data Estudio de los principales tipos de fuentes de datos actuales, para entender las dificultades que puede entrañar su procesamiento Análisis de las principales herramientas disponibles: Pentaho Data Integration (multipropósito, DW), Sqoop (datos relacionales en batch), Flume (datos streaming), Kafka (sistema de colas distribuido, datos Streaming) Ejercicios prácticos con algunas de las herramientas anteriores basados en un caso de estudio para la obtención de datos de logs, redes sociales... Ejercicios para el movimiento y transformación de datos con Pentaho Data Integration desde y hacia Mongo DB Formaciones Big Data & Machine Learning

30. Curso de especialista técnico para Data Scientist 4) Procesamiento del Big Data Análisis de los requerimientos del análisis según nuestros objetivos Introducción a las principales herramientas para el procesamiento y análisis del Big Data Herramientas sobre MapReduce: Pig, Hive Herramientas que no usan Map Reduce: Spark, Spark Streaming, Storm... Introducción a Spark y al lenguaje Scala Ejercicios con Spark y lenguaje escala sobre Hadoop Análisis de las posibilidades de integración con las distintas arquitecturas Big Data: Cassandra, Mongo DB,etc. Continuación del ejercicio basado en un caso de estudio Formaciones Big Data & Machine Learning

32. Curso de especialista técnico para Data Scientist 5) Introducción al procesamiento del Big Data en tiempo real Análisis de las soluciones para el análisis de datos en tiempo real en Hadoop: Spark Streaming Storm Integración con otras herramientas del entorno Hadoop Flume, Kafka, Hive,… Formaciones Big Data & Machine Learning

33. Curso de especialista técnico para Data Scientist 6) Introducción a Machine Learning Introducción a concepto de Machine Learning, donde el alumno conocerá las técnicas más novedosas para la extracción de conocimiento implícito en los datos Definición del concepto de Machine Learning Análisis de las técnicas más relevantes Introducción al Machine Learning con Spark: Técnicas y herramientas para el desarrollo de aplicaciones de Machine Learning con Spark y MLib Ejercicio para el desarrollo de un sencillo algoritmo de Machine Learning con Spark y MLib Formaciones Big Data & Machine Learning

34. Curso de especialista técnico para Data Scientist 7) Nuevas tecnologías y posibilidades analíticas en Big Data Análisis de las más novedosas tecnologías que están surgiendo en el cambiante contexto del Big Data Análisis OLAP en Big Data Apache Kylin: un motor analítico distribuido de eBay que proporciona una capa SQL y permite un análisis multidimensional (OLAP) en Hadoop, admitiendo datasets con grandes volúmenes de datos. Otras alternativas Pinot, FiloDB Apache Tez: Alternativa de procesamiento sobre Hadoop que promete mejorar el rendimiento de herramientas como Pig y Hive en 100x Formaciones Big Data & Machine Learning

36. Curso de especialista técnico para Data Scientist 8) Casos de estudio Análisis de algunos los casos de estudio más relevantes del mercado: Sistema de recomendación de Amazon, análisis de datos de sensores en empresas de transporte, análisis de clics en páginas web, elecciones EEUU... Análisis de casos de estudios basados en nuestra amplia experiencia en el desarrollo de proyectos Big Data La revisión de los casos anteriores permitirá comprobar como las tecnologías y técnicas estudiadas se han aplicado con éxito en numerosos proyecto Big Data Formaciones Big Data & Machine Learning

37. Curso de Introducción a Machine Learning Curso orientado a introducir y explicar los principales conceptos, métodos y tecnologías de Machine Learning 3 jornadas. Entrega de Documentación y Certificado Dirigido a ingenieros, analistas, científicos y, en general, a cualquier profesional con conocimientos básicos de matemáticas, informática y estadística El objetivo de este curso es ofrecer una visión introductoria de Machine Learning, analizando su capacidad para generar oportunidades de negocio y para la resolución de problemas de distinta naturaleza que involucren el uso de datos masivos (Big Data) Se verán ejemplos prácticos de los principales algoritmos y su implementación con las tecnologías existentes Formaciones Big Data & Machine Learning

38. Curso de Introducción a Machine Learning 1) Introducción al Machine Learning Definición de Machine Learning e introducción a los flujos de procesos de Machine Learning Aprende a distinguir entre aprendizaje supervisado y no supervisado Se analizarán los distintos tipos de algoritmos y sus posibles aplicaciones: Clustering, Clasificación, Regresión,… Estudio de las técnicas para la medición de la calidad de un algoritmo: Matriz de Confusión, Curva ROC (AUC) Formaciones Big Data & Machine Learning

39. Curso de Introducción a Machine Learning 2) Extracción de estructura de los datos: Estudio y aplicación de las principales técnicas de Clustering K-Medias Modelos de Mezcla Gaussiana (GMM) 3) Sistemas de recomendación Introducción al diseño de sistemas recomendación. Estos sistemas son cada vez más usados en aplicaciones de e-commerce (ej. Amazon) Estudio en profundidad de las técnicas de Descomposición en valores singulares de una matriz (SVD) y Filtrado Colaborativo Ejercicios prácticos donde se pondrán en práctica las técnicas estudiadas usando Python y Apache Mahout Sistemas de recomendación sobre conjunto de datos de películas Formaciones Big Data & Machine Learning

41. Curso de Introducción a Machine Learning 4) Redes Neuronales y Deep Learning Introducción a las redes neuronales Perceptrón simple Perceptrón multicapa Introdución al Deep Learning Algoritmo de entrenamiento retropropagación (backpropagation) Máquinas de Boltzmann restringidas (RBMs) Formaciones Big Data & Machine Learning

42. Curso de Introducción a Machine Learning 5) Sistemas de elección Estudio la técnica de experimentación Test A/B (Experimento de 2 grupos) ampliamente utilizada en el ámbito del marketing Se llevará a cabo un experimento para el estudio de una máquina tragaperras con varias palancas 6) Procesamiento de Lenguaje Natural Introducción a las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) Procesamiento del lenguaje natural con Python (NLTK) Funciones útiles para análisis semántico Las técnicas anteriores se pondrán en práctica con un ejercicio de análisis de sentimientos sobre críticas de películas Formaciones Big Data & Machine Learning

43. Vea nuestra demo Big Data para el procesamiento de datos de Twitter: http://151.80.176.180:8080/BgDemoStratebi/real-time/index.htm Sobre StrateBI

44. Vea otras de nuestras demos Online: http://www.pentaho5.stratebi.com (Credenciales: stratebi / osbipent5) http://www.tatopagao.es Sobre StrateBI

45. ¿Por qué Stratebi para la formación en Big Data & Machine Learning? Grandes Especialistas Big Data en España (Hadoop, Spark, Hive, Flume, Hortonworks, Cloudera, Cassandra, HP Vértica…) Proyectos y formaciones en el Grupo de Ciberseguridad de Prosegur, Telefónica Educación Digital (TED), con el Ministerio de Presidencia, con el Grupo Schibsted, INCIBE (Instituto Nacional de Ciberseguridad…) Primeros especialistas en BI Open Source (Pentaho, Talend, Mondrian, Ctools, Saiku…) en España Unica empresa española que ha estado en los 8 Pentaho Developers celebrados, habiendo organizado la edición de Barcelona Stratebi ha puesto en producción más de 100 sistemas Business Intelligence con Pentaho, incluyendo grandes organizaciones como BBVA, Telefónica, Globalia, Prosegur, ALD, Gobiernos de La Rioja, Extremdura, Baleares, Eroski, Equifax, Unilever, Amnistía Internacional, Caixa De Enginyers, Schibsted, etc… y es el principal especialista Business Intelligence Open Source en España. Sobre StrateBI

46. ¿Por qué Stratebi para la formación en Big Data & Machine Learning? Profesores de los Masters en Business Intelligence y Big Data en: EOI (Escuela de Organización Industrial) CIFF UOC UTAD Desarrollo de soluciones para la visualización y analítica de datos sobre código Pentaho (en producción en muchas organizaciones): Mejoras en Saiku Reporting y adaptación a nuevas versiones Visor OLAP STPivot Editor de Cuadros de Mando (STDashboard) Aplicación de Scorecards (STCard) Sobre StrateBI

47. Sector Privado Referencias y Datos de Contacto

48. Sector Público Referencias y Datos de Contacto

49. www.TodoBI.com info@stratebi.com www.stratebi.com Mas información Tfno: 91.788.34.10 Madrid: Pº de la Castellana, 164, 1º Barcelona: C/ Valencia, 63 Brasil: Av. Paulista, 37 4 andar Referencias y Datos de Contacto

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