Big Data Academy

✅ FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS, MACHINE LEARNING E I.A. EN LA EMPRESA: Aprende desde cero cómo la Ciencia de Datos ayuda a la toma de decisiones dentro de las organizaciones. Comprende las diferencias entre Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial Generativa, y conoce cómo estas tecnologías se aplican en contextos empresariales reales bajo un enfoque On-Premise.

✅ ECOSISTEMA DE CIENCIA DE DATOS E I.A. ON-PREMISE: Explora los principales componentes de un ecosistema local para Ciencia de Datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Aprende a identificar herramientas, entornos y servicios necesarios para desarrollar soluciones analíticas sin depender exclusivamente de plataformas cloud, considerando los retos de infraestructura, datos y escalabilidad.

✅ INFRAESTRUCTURA LOCAL, SERVIDORES Y ESCALABILIDAD PARA BIG DATA: Comprende cómo funcionan los servidores, cuáles son los principales desafíos de escalabilidad y por qué surge la necesidad de tecnologías Big Data. Aprende a preparar entornos de trabajo utilizando Google Colab como laboratorio práctico, instalando Spark y configurando una base técnica para ejecutar proyectos de Ciencia de Datos en entornos distribuidos.

✅ DATA PREPARATION CON SPARK Y DATAFRAMES DISTRIBUIDOS: Domina los fundamentos de preparación de datos utilizando DataFrames de Spark para trabajar con grandes volúmenes de información. Aprende a transformar, limpiar, estructurar y preparar datasets en un contexto de clústeres, aplicando estos conceptos sobre un caso de negocio orientado al modelamiento predictivo.

✅ PANDAS SOBRE ENTORNOS DISTRIBUIDOS PARA CIENCIA DE DATOS: Aprende a utilizar DataFrames de Pandas en contextos de clústeres, conectando la facilidad de uso de Pandas con la capacidad de procesamiento distribuido. Desarrolla laboratorios prácticos de preparación de datos que te permitirán trabajar con información estructurada de forma eficiente en escenarios empresariales.

✅ FUNDAMENTOS DE MODELAMIENTO PREDICTIVO Y REGRESIÓN LINEAL: Comprende los conceptos esenciales del aprendizaje supervisado, incluyendo variables dependientes e independientes, entrenamiento, validación y evaluación de modelos. Aprende la teoría detrás de la Regresión Lineal, mínimos cuadrados y gradiente descendente, conectando los fundamentos matemáticos con su aplicación práctica en Ciencia de Datos.

✅ CONSTRUCCIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS EN ENTORNOS ON-PREMISE: Desarrolla modelos predictivos desde cero aplicando división de datos para entrenamiento y validación, implementación del algoritmo de Regresión Lineal y uso del modelo para generar predicciones. Integra preparación de datos, entrenamiento y evaluación dentro de un flujo práctico de Machine Learning ejecutado en infraestructura local o entornos controlados.

✅ PERFILES PROFESIONALES Y RUTA DE ESPECIALIZACIÓN ON-PREMISE: Conoce cuáles son los perfiles más atractivos para las empresas dentro del mundo de datos e Inteligencia Artificial. Explora las rutas profesionales relacionadas con PySpark, Spark, Scala, Visión Computacional, NLP, Inteligencia Artificial Generativa On-Premise, Machine Learning y Deep Learning con Spark y TensorFlow.

✅ CIERRE Y SIGUIENTES PASOS EN CIENCIA DE DATOS E I.A. ON-PREMISE: Finaliza el curso integrando los conceptos aprendidos en una visión completa del ecosistema de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en entornos locales. Obtén una ruta clara para continuar profundizando en Spark, PySpark, Scala, Machine Learning, Deep Learning, TensorFlow, NLP, Visión Computacional e I.A. Generativa On-Premise.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.