Big Data
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Publicación #0015644200

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Detalles Técnicos

  • Universidad
    • UCEMA

Descripción

Inicio12, 19 y 26 de febrero.

Días de cursadaMiércoles de 18:30 a 21h.

Duración: 3 clases.

 

¿Por qué este programa es importante?

 

Actualmente, la proliferación exponencial de la información, a partir de las diferentes tecnologías disponibles, abren un nuevo mundo para las ciencias, a través de la utilización de millones y millones de datos recolectados de diversas fuentes. 

 

La vida cotidiana de las personas facilita la recolección de todo tipo de datos, a través de sus teléfonos celulares, los sitios de internet que visitan, su información financiera, el transporte, los medios de pago, los accesos a edificios, y hasta incluso el tránsito por la vía pública.  Este gran cúmulo de información puede ser –y es- utilizado mediante técnicas analíticas complejas y modernas, con diversos fines. 

 

Desde lo puramente científico, hasta para políticas de seguridad o campañas de marketing, pasando por la lectura y delivery programado de noticias, o la sugerencia de series y películas de TV, o las sugerencias diarias sobre qué producto comprar.  La aplicación de Técnicas de Big Data está afectando ya nuestro presente: no es cosa del futuro.  Noticias como el episodio de Facebook, son consecuencia directa de la aplicación de Big Data en la vida cotidiana.   En este taller, exploraremos esta dinámica, y otros casos, desde un punto de vista formativo e informado, para facilitar a los participantes la comprensión de este cambiante paradigma.

 

Big data nos presenta una nueva forma de analizar la realidad, a partir de las ventajas que presentan los avances tecnológicos y científicos, y nos propone un cambio de paradigma en la forma de realizar estudios estadísticos.

 

En este taller analizaremos sus principales componentes y aplicaciones, proponiendo un entendimiento más acabado de todos sus componentes y su potencial aplicado.

 

¿A quién está dirigido?

 

Está pensado para todas aquellas personas que tengan interés en orientarse sobre la temática, incluso a quienes tengan conocimientos aplicados sobre Data Mining o gestión de modelos. No requiere conocimientos avanzados sobre estadística o programación.

 

¿Quién lo dicta?

 

Alfredo B. Roisenzvit

Executive Director de Risk Business Latin America, una división de Risk Business International.  Asociado y Representante para Latinoamérica del Risk Management Association (RMA.org). Consultor Independiente Asociado de Ernst&Young Argentina.  Co-Fundador y CEO de Erudias Blended Learning (erudias.com). 

 

Contenidos del programa:

 

Día 1:

 

• Introducción: Paradigmas del enfoque estadístico.

- Big Data: Definiciones.     

- Ejemplos Prácticos.

• Las 4 V´s de Big Data.

• Introducción a Social Network Analysis (SNA).

- El objeto del análisis: (las interacciones y no los individuos).

- Estructura y Terminología: Links, Nodos, Gráficos.

- 4 elementos de SNA.

- Los diversos niveles de aplicación simultánea.

• Ejemplos y Gráficos.

 

Día 2:

 

• SNA II: Herramientas de Medición y Análisis: Social Network Data.

- Tamaño, Densidad, Centralidad, Senderos, Centralidad intermedia, Centralidad en Cercanía.

- La Fortaleza de los lazos débiles.

- Adyacencias Preferenciales – Ventaja acumulativa de Merton.

- Huecos Estructurales (Burt).

- Homofilia, influencia y contexto.

• Representación Grafica de SNA.

- Centro-Periferia.

- Clustering.

- Random Graphs – Interpretación. H1 y H0.

• Modelos con Big Data: Pasos.

- Clasificación, Estimación, Clustering, Profiling, Predicción.

 

Día 3:

 

• Herramientas aplicadas de Big Data.

- Datafication.

- Machine Learning: Supervisado – No Supervisado.

- Data Mining.

- Entropy – Information Gains.

• Aplicaciones de Big Data.

- Finanzas, Riesgos, Salud Pública, Deportes, Gobierno, Academia, Salud, Seguridad.

• Cierre y Conclusiones.

 


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