"Nanotraining en Big Data & Machine Learning" es una programa centrado en introducir al participante en el apasionante mundo del Big Data y Machine Learning, de la mano de Santiago Márquez Solís, Ingeniero informático con casi 20 años de experiencia profesional. Actualmente consultor de proyectos en SAG y trabajando en el desarrollo de aplicaciones de gestión económica dentro del servicio de Aplicaciones Económicas de la Tesorería General de la Seguridad Social. Fundador de la startup de videojuegos Z-Games, orientada al desarrollo de juegos de ficción interactiva con varios remakes de clásicos del Spectrum y CTO de la startup TravelShield, que proporciona servicios de localización, comunicación e información en países de riesgo. Autor de los libros "Bitcoin. Guía completa de la moneda del futuro" (Ed. Rama 2016), de la serie de libros "Enseñando criptomonedas a la abuela Pepa" (Amazon) y "La Web Semántica" (Lulu.com). Colaborador del proyecto #CalleBitcoin y coordinador del MeetUp sobre Bitcoin en Madrid.
Los participantes de dicho programa, podrán acceder a 16 lecciones en video del alta calidad, donde aprenderán sobre: (1) Evolución histórica e información fundamental, (2) Gemelos digitales y las V's del Big Data, (3) Ventajas y desventajas, (4) Principios de seguridad de la información, (5) Bases de datos NoSQL, y (6) Machine Learning.
Objetivos
Objetivos generales del curso:
Conocer los fundamentos de Big Data y Machine Learning.
Inicio del Programa
El alumno puede iniciar el curso en cualquier momento del año.
Modalidad, metodología y calendario
Este curso está disponible en modalidad Online.
El alumno recibe las claves del Campus virtual de la Escuela.
Calendario del curso
El alumno dispone de 6 meses como tiempo máximo para enviar todas las pruebas de evaluación desde la fecha de su matriculación.
No existen plazos fijos para el envío de las evaluaciones, sino que dependerá del tiempo que pueda dedicar cada alumno al estudio, siempre dentro de dicho plazo.
Sistema de evaluación y seguimiento
Criterio de evaluación
La evaluación final consiste en un test de selección múltiple donde el alumno demuestra haber comprendido y aprendido los contenidos del mismo.
El apto, que habilita al alumno la solicitud del diploma correspondiente, se consigue tras haber superado dicho test con un mínimo del 50% de respuestas correctas.
Procedimiento de evaluación
El test se realiza a través de nuestro campus virtual. Se encuentra disponible en todo momento, y es el alumno quien escoge el momento de su realización, según lo considere oportuno, teniendo en cuenta los siguientes requerimientos:
Para poder realizar la Evaluación Final, el alumno deberá haber cumplimentado los Informes de Seguimiento, el Trabajo Práctico Final (TPF), y, en el caso de estar realizando prácticas en empresas, haber enviado la Memoría de prácticas (MP), dentro del período lectivo del curso.
Una vez recibida la Evaluación Final, se corrige y envía el resultado al alumno a través de nuestro sistema de comunicación online.
Tutorias
Desde el primer momento, tendrá asignado un equipo de tutores que serán los encargados de resolver cualquier duda que le pueda surgir durante la realización del Curso. Además, serán los responsables de la corrección de los ejercicios de evaluación.
Las tutorías se realizan mediante correo electrónico o vía "buzón" del Campus on line. El "buzón", conecta directamente al alumno con sus tutores.
Material de Estudio
El Nanotraining en Big Data & Machine Learning (con Santiago Márquez Solís) consta de 16 lecciones.
Bolsa de Trabajo
El Departamento de Salidas Profesionales de la Escuela se encarga de gestionar acuerdos con empresas de todos los sectores, facilitando así al alumno su incorporación al mercado laboral.
En la actualidad, Escuela de Empresa colabora con más de 7.000 empresas.
Todo alumno que carezca de experiencia profesional y se disponga a buscar trabajo, contará con la posibilidad de solicitar un Informe de Altas Capacidades Laborales y Carta de Recomendación Laboral.
Índice
Unidad 1. Presentación.
Unidad 2. Introducción a Big Data & Machine Learning
Unidad 3. Evolución histórica
Unidad 4. La Ley de Moore aplicada
Unidad 5. Gemelos digitales
Unidad 6. Las V's del Big Data
Unidad 7. Ventajas y desventajas
Unidad 8. Principios básicos de seguridad de la información
Unidad 9. Tecnologías Big Data
Unidad 10. Bases de datos NoSQL
Unidad 11. Ejemmplos de soluciones NoSQL
Unidad 12. Machine Learning
Unidad 13. Preguntas con respuestas
Unidad 14. Fases de un proyecto de Machine Learning
Unidad 15. Preparación de datos
Unidad 16. Tipos de aprendizaje
Unidad 17. Trabajo práctico final (TPF)
El alumno que culmine satisfactoriamente las evaluaciones del curso podrá descargarse, en su campus personal, el Título de "Nanotraining en Big Data & Machine Learning (con Santiago Márquez Solís)" de Escuela de Empresa.
A su vez, en el plazo correspondiente, recibirá el título emitido digitalmente por la Universidad Antonio de Nebrija.
Pagos a través de transferencia bancaria en la siguiente cuenta:
Banco: SANTANDER
- Beneficiario: Escuela de Empresa
- Titular Jurídico: FORMACIÓN Y DOCENCIA S.L.
- Cuenta: 0049 2663 36 2214246572
Desde el extranjero
Para estudiantes extranjeros que realizan la transferencia desde sus países de origen, los códigos internacionales del Banco y de la Cuenta son los siguientes:
- C.C.C (Código Cuenta Cliente): 0049 2663 36 2214246572
- I.B.A.N (International Bank Account Number): ES15 0049 2663 36 2214246572
- BIC (Bank Identifier Code) de Banco Santander: BSCHESMM (CÓDIGO SWIFT)