Diplomado en Big Data Gestión de Datos Masivos

Primera Edición -2024

Modalidad

Virtual en Línea

• Material escrito en digital.
• Clases virtuales sincrónicas con disponibilidad posterior asincrónica 24 horas          
• Horario: ​lunes, miércoles y jueves de 7:00 pm a 9:00 pm
• Tiempo de estudio requerido: 6 horas semanales adicional a las tutorías

Fechas

Periodo de Aplicación

26 de febrero al 12 de abril

Inicio de Clases

15 de abril

Finalización de Clases

28 de agosto

Inversión

Comunidad UES* y Otros Estudiantes Activos	$85 USD C/Módulo (5)
Otros	$100 USD C/Módulo (5)
Matrícula	$50 USD (Gratis Al Cancelar Primera Cuota Antes del 4 de abril)
Gastos De Graduación	$30 USD

Sobre el Diplomado

En  los últimos años, las dinámicas organizacionales y sociales se han convertido en espacios de interacción,  en los  que,  personas y  organizaciones  desde diferentes dispositivos y nodos, intercambian grandes volúmenes de datos en las redes, como son: reacciones, vídeos, fotos, reseñas, críticas y aprobaciones (likes), de igual forma, transacciones productivas a todo nivel,  que crecen de forma exponencial y que por tanto, motivan el uso de técnicas, tecnologías  y tipos de datos de diferentes arquitecturas  que  implican el procesamiento por métodos no tradicionales.

El término Big Data refiere a gran cantidad y diversidad de datos útiles para el empleo de tecnologías digitales, así como las posibilidades de reunirlos y de que sean analizados y tratados con diferentes fines (Hoffmann-Riem, 2018). Así pues, este espacio académico se constituye en  una oportunidad  de formación que integra el uso de herramientas útiles y prácticas que implican el aprendizaje guiado y autónomo que confluye en la adopción de métodos, herramientas de software y algoritmos, capaces de evidenciar la obtención, optimización, integración de datos, para alcanzar  la  visualización y generación de información de valor para la toma oportuna de decisiones  a partir de juicio crítico y en concordancia con las mejores prácticas y estándares para la industria.

​El modelo pedagógico y didáctico del diplomado,  conlleva a la propuesta y desarrollo de  actividades que van más allá de comprensión sistemática del software, herramientas y algoritmos, llevando consigo posibilidades de creación y adaptación de la práctica a las condiciones de infraestructura, recursos, seguridad y dispersión de los datos, bajo distintas y cambiantes  necesidades organizacionales, que derivan en la singularidad y búsqueda de nuevas oportunidades de trabajo para dar significación de alto valor a los datos en  las empresas, todo ello, siguiendo una metodología de proyecto para los datos propuesta por IBM, como lo es CRISP-DM, ( Cross-Industry Standard Process for Data Mining) método que ha sido probado para orientar trabajos de minería de datos, identificando un ciclo vital de proyecto y alcanzando las fases de preparación y comprensión, modelado, evaluación y despliegue de datos.

​Este diplomado tiene como objetivo proveer las competencias para la extracción, transformación, integración, visualización y análisis de datos que le permitan al profesional liderar proyectos en Big Data en las organizaciones que orienten la toma de decisiones a partir de la aplicación de principios de volumen, veracidad, variedad, velocidad y valor en los datos.

Competencias a Desarrollar

• Comprender los fundamentos teóricos sobre Big Data y su aporte a la generación de insumos para la toma de decisiones empresariales.
• Identificar las características de la computación en la nube, beneficios y problemas relacionados según  los modelos y arquitectura de datos.
• Capacidad para identificar las diferentes etapas de un proyecto de Big Data y las herramientas metodológicas que soportan la base conceptual para extraer.
• Capacidad para evaluar herramientas de visualización de datos y recomendar su uso en función de la idoneidad y naturaleza de los datos.
• Integrar criterios de gobernanza de datos que configuran políticas y procedimientos para gestión y seguridad de acuerdo con actividades, requisitos regulatorios y protocolos.
• Emitir recomendaciones que permitan orientar la toma de decisiones que fortalezcan los procesos operativos a partir del análisis descriptivo y prescriptivo.

Programas y aplicaciones a utilizar

1. Oracle XE 11 g Express edition
2.  Oracle Datamodeler
3. Oracle Developer
4. Suite Anaconda con Python Versión 3.9 – Jupyter Notebook
5. Cassandra Db Cliente y servidor
6. Mongodb Cliente y Servidor
7. Orange 3
8. Amazon AWS

Operadores y analistas de datos

Administradores de infraestructura tecnológica, Administradores de redes, Auditores de informática, Auditores de informática

Conoce nuestro facilitador

• Candidato a Doctor en Ciencias de la Educación
• Magister en Tecnologías para la Educación
• Ingeniero de Sistemas e Investigador en Ciencias de Datos
• Big Data certificado, Científico de Datos
• Certificado en desarrollo Blockchain
• Desarrollador de Base de Datos SQL y No SQL
• Amplia formación profesional, tecnológica y técnica
• Liderazgo en el uso de Metodologías Ágiles SCRUM
• Conocimiento especializado en modelado y desarrollo de Bases de Datos en diferentes arquitecturas y tecnologías
• Especialista en procesos de tratamiento y optimización de datos
• Investigador en Criptoactivos y Análisis Predictivo con Machine Learning para la industria de software y datos 
• Docente Universitario de Programas de Maestría

Dirigido a

• Profesionales en diferentes áreas de trabajo (especialmente operadores y analistas de datos) que requieran ampliar sus conocimientos en Big Data en función de los requerimientos en el tratamiento de datos masivos en las organizaciones
• Profesionales de informática (administradores de infraestructura tecnológica, administradores de redes, auditores de informática, programadores) que requieran comprender y profundizar en aspectos de aspectos de  analítica y ciencias de datos (Deep Learning) a fin de mejorar  en la toma de decisiones con fines productivos y comerciales
• Estudiantes de informática a nivel de tercer año como mínimo, interesados en adquirir las competencias para especializarseen el campo de trabajo afín a los datos bajo distintas arquitecturas

Perfil del Aspirante

1. Como mínimo ser bachiller (si no posee estudios superiores), en cuyo caso deberá presentar una carta de interés en participar, con el visto bueno de su jefe en la empresa/institución en la que labora, manifestando además en ella los años de experiencia de desenvolverse en el rubro.
2. Grado de técnico, licenciatura, Ingeniería o equivalente en los grados profesionales que ofrece la Universidad de El Salvador.
3. Si es estudiante universitario, haber completado como mínimo el tercer año de la carrera que estudia y presentar atestados que lo corroboren. (carnet estudiantil, comprobante de inscripción del ciclo vigente, récord de notas o carta extendida por la institución donde estudia).
4. Si es un emprendedor o propietario de una empresa y no posee grado académico, presentar una carta de interés en participar, señalando además el rubro de su negocio y los años de experiencia en éste.
5. Conocimientos de ofimática.
6. Conocimientos básicos sobre programación.