El valor de la gestión de datos

Bienvenido al futuro: data scientist certification emc

Publicado el 5/09/14 4:00

La data scientist certification emc se basa en un completo curso sobre ciencia de datos y analítica big data. Es el punto de partida óptimo para conseguir superar la prueba de certificación de la Data Scientist Associate (EMCDSA). Analistas de negocios, expertos en almacenamiento de datos y otros profesionales de perfiles similares están cada día más buscados por las empresas. El motivo no es otro que los nuevos desafíos a que se enfrenta la industria, motivados por los increíbles avances tecnológicos de la nube y big data.

Retos y oportunidades sin precedentes para las organizaciones pero que requieren de expertos, generalmente profesionales de IT, que puedan ayudar a los negocios en su transformación. En estas circunstancias, la base de conocimientos es imprescindible, pero el desarrollo de nuevas habilidades es crucial. Y, en esta línea se ha diseñado la data scientist certification emc. Su demanda va en aumento ya que:

  •  La tecnología ha evolucionado más rápido que las cualificaciones de los trabajadores y las organizaciones deben adaptarse a esta nueva realidad como única alternativa.

  •  El funcionamiento eficiente de las organizaciones en todos los sectores se basa en el uso efectivo de grandes cantidades de datos.

  •  La clave de la ventaja competitiva hoy día estar en saber cómo encontrar el sentido en los datos, una misión que aumenta exponencialmente de complejidad, al tiempo que lo hacen los volúmenes de datos no estructurados.

 

data scientist certification emc

Créditos fotográficos: "Scientist Lab Researcher Chemist Cartoon" by vectorolie

 

Data scientist certification emc: el programa del curso

La formación para conseguir la data scientist certification emc se divide en 6 áreas de conocimiento, sobre las que se desarrolla su ambicioso programa. Son las siguientes:

1. Introducción a la analítica de big data:

  •  Visión general de big data.

  •  Estado de la práctica en análisis de grandes datos.

  •  El rol del científico de datos.

  •  Análisis de grandes datos en industrias verticales.

2. El ciclo de vida del análisis de extremo a extremo:             

  •  Roles clave para el éxito en un proyecto de análisis.

  •  Fases principales del ciclo de vida del análisis.

  •  Desarrollo de actividades esenciales para las partes interesadas.

3. Metodologías básicas en base a R:

  •  Introducción a R.

  •  Análisis y exploración de datos con R.

  •  Estadísticas orientadas al modelado y evaluación.

4. Métodos avanzados de análisis y modelado estadístico para big data. Teoría y métodos:

  •  Naive bayesian classifier.

  •  K - Means Clustering.

  •  Reglas de asociación.

  •  Árboles de decisión.

  •  Regresiones lineales y logísticas.

  •  Análisis de series temporales.

5. Métodos avanzados de análisis y modelado estadístico para big data. Herramientas y tecnologías:

  •  Uso de MapReduce - Hadoop para el análisis de datos no estructurados.

  •  El ecosistema Hadoop.

  •  Análisis In - database.

  •  Técnicas MADlib y SQL avanzadas.

6. Laboratorio del ciclo de vida de la analítica de big data y comunicación de resultados:

  •  Cómo diseñar las operaciones para un proyecto de análisis.

  •  La creación de los entregables finales.

  •  Técnicas de visualización de datos.

  •  Aplicación del ciclo de vida del análisis a un problema de big data analytics.

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