Abordando los desafíos de Big Data.Justificación del programa. En este curso virtual se abordarán temas de vanguardia en el área de Big Data, con énfasis en la recopilación de datos (teléfonos inteligentes, sensores, la Web), almacenamiento y procesamiento de datos (bases de datos relacionales escalables, Hadoop, Spark, etc.), extrayendo datos estructurados desde datos no estructurados, problemas de sistemas (explotación de multinúcleo, seguridad), análisis (aprendizaje automático, compresión de datos, algoritmos eficientes), visualización y una gama de aplicaciones. El curso será impartido por un equipo de expertos mundiales en cada una de estas áreas del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT. Objetivo General. A través de análisis de tecnologías emergentes, el profesional logrará promover el crecimiento de la empresa generando eficiencias e impulsando la productividad. Posicionarse en las organizaciones a través de la gestión de las oportunidades y desafíos de Big Data, evaluando problemas y situaciones de escalabilidad con la finalidad de ser más eficientes en el uso de los recursos disponibles en la empresa y del tiempo. Beneficios del Programa. Posiciónese en la organización como un practicante experto en las principales tecnologías y aplicaciones en la industria que están impulsando la revolución de Big Data y propulsar su empresa para que lidere dentro de un ambiente competitivo. Asuma con confianza y gestione las oportunidades y desafíos que el Big Data enfrenta en su industria; analice las tecnologías emergentes y cómo estas se pueden aplicar de manera efectiva para abordar problemas empresariales mientras se desbloquea el valor de los datos y su uso potencial para el crecimiento de la empresa. Aprenda y evalúe los problemas de escalabilidad, haga que el trabajo sea más productivo, ahorrando tiempo y dinero. Obtenga información valiosa de los profesores y conferencistas mundialmente reconocidos del MIT, además de tener acceso a la investigación del CSAIL, lo que permitirá diferenciar cómo usted y su empresa, descompone y analiza el Big Data para ahorrar tiempo y dinero haciendo más eficiente el trabajo. Programa práctico y flexible con acceso a la plataforma las 24 horas del día, desde cualquier lugar, teniendo conexión a internet. Obtenga un certificado de finalización al aprobar satisfactoriamente el programa avalado por el MIT, la Universidad local y la Red ILUMNO. Perfil del aspirante. Este curso está diseñado para cualquier persona con educación a nivel de licenciatura en informática o experiencia laboral equivalente, tal como trabajos prácticos con TI / sistemas tecnológicos (programación, administración de bases de datos, análisis de datos, trabajo actuarial, etc.). El programa no requiere de experiencia en programación ni de conocimiento de algún lenguaje de programación. El curso para abordar los desafíos del Big Data está diseñado para agregar valor tanto a las personas como a las empresas, ya que proporciona un espacio para el debate desde varias perspectivas técnicas. Los conceptos presentados en este curso pueden propiciar la generación de ideas entre los participantes, y el conocimiento adquirido se enfoca en los problemas de Big Data, dentro de su compañía, y como solucionarlos. Perfil profesional del egresado. Al finalizar este programa el estudiante/profesional estará posicionado como un practicante adepto en el uso de tecnologías y aplicaciones que impulsan la revolución del Big Data. Aprenderá y evaluará temas de escalabilidad para lograr ser empresarios más productivos. ESTRUCTURA DEL CURSO. Formato del Curso. El curso se lleva a cabo durante seis semanas y proporcionará lo siguiente: Cinco módulos que cubren 18 áreas temáticas. Evaluaciones para reforzar los conceptos clave de aprendizaje de cada módulo. Vídeos: los cuales son pregrabados por los profesores e investigadores del CSAIL- MIT. Foros de debate: para que los participantes discutan preguntas que provocan reflexión en diferentes áreas: medicina, redes sociales, finanzas y transporte. En esta sección los estudiantes interactuarán con Asistentes Técnicos del CSAIL – MIT. Estudios de casos. Duración. La Certificación Internacional en Big Data está conformada por 5 módulos, con una duración total de 6 semanas. Título que otorga. Certificado Internacional en Big Data (avalado por MIT). Registro Oficial. No requiere registro oficial ya que se trata de educación continua. Entrega de Diploma. Una vez finalizado y aprobado satisfactoriamente el curso, el certificado electrónico se estaría entregando en un periodo no mayor de 90 días. Área de conocimiento. Ingeniería -Ingeniería de Sistemas- Computación. Nivel y Modalidad (Sincrónica / Asincrónica) Online: 100% virtual. Metodología. A través de presentaciones de video y estudios de casos, el estudiante obtendrá una comprensión completa del potencial de Big Data y descubrirá cómo aprovechar esos conocimientos para beneficiar a su organización. Tiempo de dedicación del estudiante. Este programa está diseñado para adaptarse a los horarios de los estudiantes/profesionales con agendas ocupadas. Es por eso que cada curso se puede desarrollar a su propio ritmo y estará disponible en línea las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Cada video está pregrabado, lo que le permite completarlo en cualquier momento antes de la fecha de vencimiento asignada. Si bien puede completar todas las tareas anticipadamente, la mayoría de los estudiantes les resulta beneficioso adherirse al horario semanal y participar en foros de discusión en línea durante el desarrollo. Hay aproximadamente dos horas de video cada semana y es probable que invierta un promedio de tres a cuatro horas a la semana en actividades relacionadas con el curso. Idiomas del curso. Contenidos disponibles en español y portugués. Plataforma y Materiales. Plataforma ILUMNO: Una de las plataformas más modernas del mercado, los materiales estarán disponibles de forma digital en la plataforma. Materiales del programa: presentaciones descargables de docentes y otros recursos. Plan de Estudios. El plan de estudios consta de los siguientes módulos: Módulo 1. Introducción y uso de casos. El módulo introductorio tiene como objetivo ofrecer amplios estudios de los desafíos y oportunidades de Big Data y casos destacados de estudios de aplicaciones. Introducción: Desafíos del Big Data (Sam Madden) Estudio de caso: Transporte (Daniela Rus) Estudio de caso: Visualización de Twitter (Sam Madden) Módulo 2. Colección de Big Data. El módulo de captura de datos estudia los enfoques para la recopilación, limpieza e integración de datos. Limpieza e integración de datos (Mike Stonebraker) Plataforma de almacenamiento de datos y la nube (Matei Zaharia) Módulo 3. Almacenamiento de Big Data. El módulo sobre almacenamiento Big Data describe los enfoques modernos de las bases de datos y las plataformas informáticas. Bases de datos modernas (Mike Stonebraker) Plataformas de distribución (Matei Zaharia) NoSQL, NewSQL (Sam Madden) Módulo 4. Sistemas de Big Data. El módulo de sistemas analiza las soluciones para crear y desplegar sistemas y aplicaciones de Big Data en funcionamiento. Escalabilidad multinúcleo (Nickolai Zeldovich) Seguridad (Nickolai Zeldovich) Interfaces para datos (David Karger) Módulo 5: Big Data Analytics. El módulo de análisis cubre algoritmos de última generación para conjuntos de datos de gran tamaño y cómputo de transmisión. Herramientas de aprendizaje automático (Tommi Jaakkola) Algoritmos rápidos I (Ronitt Rubinfeld) Algoritmos rápidos II (Piotr Indyk) Compresión de datos (Daniela Rus) Docentes Desarrolladores y tutores. El Curso cuenta con el soporte de asistentes técnicos propios de MIT, estos interactuarán con los estudiantes a través de los foros de discusión, donde responderán preguntas y dudas. El material fue desarrollado y pregrabado por los profesores/investigadores del CSAIL – MIT. Pre requisitos del programa. Para estudiantes y profesionales en los últimos semestres o graduados en licenciatura en informática, sistemas o experiencia laboral equivalente en TI, tal como trabajos prácticos con TI / sistemas tecnológicos (programación, administración de bases de datos, análisis de datos, trabajo actuarial, etc.) No se requiere experiencia en programación o conocimiento de lenguajes de programación Sistema de evaluación. Para finalizar satisfactoriamente este curso, los alumnos deben tener una calificación de 80% o más en el curso. Para finalizar de manera exitosa, el alumno deberá leer el material de lectura, interactuar en los foros en línea y realizar las tareas asignadas. Toda la participación se supervisará por medios electrónicos. Admisiones - Requisitos mínimos de inscripción. Llenado y entrega de formulario de inscripción de acuerdo a cada universidad. Fotocopia legible de un documento de identificación. Entrega del proceso administrativo realizado o la realización del primer pago. Calendario de Admisiones. Dos o tres veces al año se realizan admisiones. Se debe solicitar el calendario actualizado por Universidad para verificar las aperturas. Valor de la inversión, descuentos y formas de pago. Esta información depende de la Universidad o país donde se encuentre el interesado, es importante tener en cuenta que cada Universidad cuenta con descuentos y diferentes formas de pago y financiamiento que facilitarán el ingreso al certificado.