Menú
Menú
En la actualidad, la información tiene un valor incalculable ya que permite extraer información de los procesos, productos y recursos usados por una empresa. Además, aquellas empresas que tienen la capacidad de analizar sus datos presentan una ventaja competitiva respecto a otras que no ya que pueden optimizar los recursos que usan y conocer mejor el mercado. Con el avance de las tecnología y su abaratamiento, la cantidad de datos e información que se recolecta presenta un reto en sí mismo debido a que la capacidad de procesamiento de las computadoras no ha aumentado al mismo ritmo. Esto hace que la gestión y análisis con grandes volúmenes de datos implique un reto adicional en el ámbito tecnológico.
Esto hace que las empresas vayan buscando, cada vez más, perfiles técnicos con conocimiento en tecnologías para poder gestionar y analizar grandes volúmenes de datos en los negocios.
Módulo 1: Analítica de negocio
Fundamentos
Visualización de datos
Integración de la información
Analítica de datos
Módulo 2: Almacenamiento de alto rendimiento
Introducción
Almacenes clave-valor
Bases de datos orientadas a documentos
Bases de datos orientadas a grafos
Módulo 3: Gestión de datos masivos.
Introducción
Tecnologías
Aplicaciones
Módulos 4: Procesamiento por lotes de datos masivos.
Introducción
Tecnologías
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Módulo 5: Procesamiento de flujo de datos masivos
Introducción
Arquitecturas
Tecnologías
Módulo 6: Proyecto final
.
El cursante que haya cumplimentado las condiciones de aprobación y acreditación requeridas, accede al Certificado de Aprobación impreso o digital (preferentemente digital), avalado por el Departamento de Formación Continua y la Dirección correspondiente.
El cursante con un porcentaje de asistencia a clases síncronas mayor o igual a 70% podrá acceder a un Certificado de Participación impreso o digital (preferentemente digital), avalado por el Departamento de Formación Continua y la Dirección correspondiente.
Condiciones para la aprobación:
Actividad | Condiciones de aprobación | Observación |
Mínimo para obtener el certificado de aprobación |
>=70% | Suma de los porcentajes alcanzados en:
|
Dr. José Luis Vázquez Noguera
Dr. Miguel García Torres
Fabio Lopez
Héctor Rizaldos
Miguel García Torres
Derlis Ríos
Financiados por el MITIC.
Llenar el formulario de inscripción: https://forms.gle/RwobbrpsExjBm717A
Correo Electrónico: fmoreno@pol.una.py / formacion.continua@pol.una.py
Teléfono (Para WhatsApp): 0972 735 538.
Servicios en línea
© 2022 / Facultad Politécnica – U.N.A.
Campus, San Lorenzo – Paraguay
Teléfono (+595-21) 588 7000 – C.C. 2111
Redes Sociales
