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Programación y Desarrollo

IFCT166PO ALGORITMOS DE BIGDATA PARA INGENIERÍAS

Este Curso IFCT166PO ALGORITMOS DE BIGDATA PARA INGENIERÍAS le ofrece una formación especializada en la materia dentro de la Familia Profesional de Informática y comunicaciones.

  • Duración80 h
  • Unidades6
  • FormatoSCORM 1.2

Sobre este contenido

Este Curso IFCT166PO ALGORITMOS DE BIGDATA PARA INGENIERÍAS le ofrece una formación especializada en la materia dentro de la Familia Profesional de Informática y comunicaciones. Con este CURSO IFCT166PO ALGORITMOS DE BIGDATA PARA INGENIERÍAS el alumno será capaz de Aplicar los algoritmos utilizados en Big Data, aprender el lenguaje R para su uso en Big Data, realizar un desarrollo con R y Hadoop, así como realizar Data Mining con Weka.

Temario

6 unidades didácticas · 80 horas

Contenido6 unidades
SCORM 1

Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático

  • Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  • - Proceso KDD
  • - Modelos y Técnicas de Data Mining
  • - Áreas de aplicación
  • - Minería de textos y Web Mining
  • - Data mining y marketing
SCORM 2

R como herramienta para big data

  • Instalación de R y RStudio
  • - Introducción al lenguaje
  • - Historia e Introducción a R
  • - Operaciones Básicas y Números
  • - Atributos, Entrada y Coerción
  • - Matrices
  • - Precedencia Operaciones Vectoriales
  • - Manejo de fechas y tiempo
  • - Listas, Factores, Valores Faltantes y Dataframes
  • - Subconjuntos de Datos
  • - Leer y Escribir Datos
  • Uso del lenguaje
  • - Estructuras de Control
  • - Funciones
  • - Reglas de Alcance
  • Sistema de gráficos
  • - Funciones *apply: apply
  • - Funciones *apply: lapply / sappy
  • - Funciones *apply: mapply / rep
  • - Graficación con el Sistema de Base de Gráficos
  • - Algunas Funciones Gráficas de Alto Nivel
  • - Parámetros en el Sistema de Gráficos
  • - Colores en el Sistema de Gráficos
  • - Graficación con Notación Matemática
  • - Graficación con texto y notación matemática
  • - Creación de Gráficas en 3D
  • Expresiones regulares. Gráficas con ggplot2 y Simulación
  • - Expresiones Regulares
  • - Paquete de gráficos ggplot2
  • - Simulación
  • R en el mundo real
  • - Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  • - Integración de R en Hadoop
SCORM 3

Pre-procesamiento &, procesamiento de datos

  • Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  • Inferencia estadística
  • Pruebas de hipótesis
  • Modelos de regresión
  • Árboles de Decisión
  • Algoritmos de Clasificación / Regresión (J48/C5.0, M5P)
  • Normalización, Tipos de distancia, Correlación
  • Machine Learning
  • Comparar Artículos (k-NN)
  • Modelo predictivo de profit (k-NN, M5P...)
  • Modelo predictivo de clasificación (J48, k-NN)
SCORM 4

Análisis de los datos

  • Inteligencia Analítica de negocios
  • La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  • Presentación de resultados
SCORM 5

Procesamiento distribuido de datos con hadoop

  • ¿Qué es Hadoop?
  • El sistema de archivos HDFS
  • Algunos comandos de referencia
  • Procesamiento MapReduce con Hadoop
  • El concepto de los clusters en Hadoop
SCORM 6

Weka y data mining

  • ¿Qué es Weka?
  • Técnicas de Data Mining en Weka
  • Interfaces de Weka
  • Selección de atributos

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