Big Data I

¡FORMACIÓN GRATUITA! Curso de Big Data gratuito en Barcelona para empleados/as. Mejora tu CV. Certificado por el SEPE. ¡Entra y revisa el temario!

DETALLES DEL CURSO

VENTAJAS DEL CURSO

Gratuito

Certificado Oficial

DESCARGAS DISPONIBLES

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Código: FC01_IFCD122_201739
Plan: PT ASPASIA (CAT)
Curso para trabajadores del sector:

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Te interesa si eres trabajador y quieres mejorar tu empleabilidad. Aprovecha la oportunidad y mejora tu CV gracias a este curso sobre 'Big Data I'. Fórmate desde dónde y cuando quieras gracias a este curso online totalmente gratuito

¿Por qué apuntarte?

Requisitos:

Tendrán prioridad aquellas personas que pertenezcan al sector al cual pertenece la formación así como ciertos colectivos prioritarios, tales como: mujeres, mayores de 45 años, discapacitados, personas en riesgo de exlusión social, etc. En cualquier caso, en estos cursos tendrán cabida todo tipo de trabajadores. Además, también se reserva un porcentaje de plazas que se podrá destinar a personas desempleadas.

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    Certificaciones: SEPE PT ASPASIA
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Acerca de este curso

Datos, datos y más datos. Vivimos en la era de la sobreinformación. Cada día nos avasallan miles de tuitis y millones de notificaciones de Facebook, LinkedIn o Intagram. ¿Sabías que Facebook cuenta en la actualidad con 2.500 millones de usuarios activos? Ante esta avalancha de información resulta fundamental saber como trabajar con tantos datos. El Big Data es la solución. Inscríbete en esta formación 100% subvencionada y aprende qué es el big data y cómo puede ayudarte en tu negocio. Conoce la mejor forma de tratar la información de tu empresa. Aprende a separar los datos más valiosos para tu negocio y a extraer conclusiones a partir de ellos que sean de utilidad para trazar el camino de tu negocio. ¿A qué estás esperando?

Qué aprenderás

«1. Introducción a Big Data. La cadena de valor. Ecosistema de herraminetas para Big Data.
2. Introducción a estadística para Big Data
3. Introducción a programación para Big Data
4. Ingesta y preparación de datos 4.1 Infraestructura y herraamients usadas
5. Procedimentos para el análisis de datos
6. Explotación y visualización de datos
«

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