8 Front-End Languages to Learn
November 26, 2024
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Descubre cómo procesar datos no tradicionales. Conoce cómo utilizar plataformas de procesamiento datos no tradicionales (datos semiestructurados, no estructurados y georreferenciados) y cómo modelar soluciones sobre ellas.
Instructors: Christian Fernando Ariza Porras
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(7 reviews)
Recommended experience
Beginner level
Conocimientos de programación (Python y/o Java). Capacidad de lectura en inglés. Alguna experiencia con bases de datos relacionales (SQL)
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Conocimientos de programación (Python y/o Java). Capacidad de lectura en inglés. Alguna experiencia con bases de datos relacionales (SQL)
Desarrollar aplicaciones sencillas de procesamiento escalable en Spark.
Identificar los criterios para la selección y uso de repositorios NoSQL, teniendo presente las necesidades de la aplicación
Conocer y realizar operaciones básicas de análisis espacial, mediante el análisis de casos específicos y uso de cubo de datos.
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Los datos que utilizamos hoy, como son los que se refieren a una localización, los textos, las imágenes, los videos, requieren tecnologías diferentes a las tradicionales, orientadas a datos alfanuméricos. El programa especializado de Plataformas para procesar datos no tradicionales introduce las infraestructuras, tecnologías y formas de resolver problemas que involucran estos nuevos datos no tradicionales (datos semiestructurados, no estructurados y georreferenciados), de manera que puedas procesarlos eficientemente y sacar valor para que tus soluciones aporten y hagan diferencia en el mercado. Durante el desarrollo del programa, te aproximarás a los datos en cantidades enormes (Big Data), infraestructuras altamente escalables en la nube (Cloud Computing), formas nuevas de almacenarlas en bases de datos (Repositorios NoSQL) y tecnologías para el análisis y procesamiento espacial (Sistemas de información Geográfica).
A partir de ejemplos concretos sobre datos abiertos, aprenderás acerca de cómo construir soluciones novedosas, con técnicas de procesamiento y metodologías de diseño apropiadas a cada escenario que encuentras en el mercado de estas tecnologías.
Applied Learning Project
Los estudiantes realizarán prácticas guiadas sobre las tecnologías estudiadas en el programa. A partir de datos abiertos y preguntas de negocio, encontrarán guías de trabajo y ejemplos prácticos que los llevan a poner en práctica los conceptos vistos en el programa. Esto se realiza en entornos tecnológicos virtuales, que los estudiantes podrán descargar e instalar en sus máquinas personales.
Determinar la pertinencia de usar tecnologías de Big Data a un problema dado
Desarrollar proyectos sencillos de procesamiento escalable en Spark.
Conocer el rol de la computación en la nube como alternativa para procesar y almacenar Big Data, así como sus ventajas y riesgos
Identificar las características de una solución de Big Data, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento escalable.
Identificar consideraciones fundamentales para la implementación de una solución basada en información usando tecnologías NoSQL.
Identificar criterios de selección y configuración de herramientas dadas las necesidades diversidad de aproximaciones al modelaje de información
Conocer cómo es la información geográfica, su marco de referencia, cómo se modela y cómo se transforma una entidad geográfica
Conocer y realizar operaciones básicas de análisis espacial, con ejemplos sencillos
Comprender y realizar un ejercicio de análisis geográfico basado en un Caso de estudio (distribución de la enfermedad de Chagas en Colombia)
Utilizar un cubo de datos para analizar información espacio temporal proveniente de sensores remotos.
La Universidad de los Andes es una institución autónoma, independiente e innovadora que propicia el pluralismo, la tolerancia y el respeto de las ideas; que busca la excelencia académica e imparte a sus estudiantes una formación crítica y ética para afianzar en ellos la conciencia de sus responsabilidades sociales y cívicas, así como su compromiso con el entorno.
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Este programa especializado consta de 3 cursos de 4 semanas. Idealmente este programa te tomaría alrededor de 12 semanas (3 meses aproximadamente) en finalizar y aprobar todos los contenidos. Recuerda que puedes tomarte más o menos tiempo, pues estos cursos te permiten avanzar a tu propio ritmo.
Conocimientos básicos en manejo de herramientas computacionales y programación en al menos uno de estos lenguajes (Python, Java).
Buen nivel de comprensión de lectura en inglés
Conocimiento básico y alguna experiencia con bases de datos relacionales (SQL)
No. El programa se ha diseñado para que inicies con el tema de mayor interés y avances hacia los siguientes de acuerdo con tu curiosidad y deseo de aprender.
No, estos programas especializados no otorgan créditos universitarios ni son homologables por ningún curso valido por créditos en la Universidad de los Andes.
Al finalizar el programa especializado estarás en capacidad de:
Manejar plataformas escalables de cómputo, información en la nube, y volúmenes enormes de datos
Utilizar tecnologías NoSQL para manejo de datos no estructurados y semiestructurados, almacenamiento de datos no tradicionales, diseño de bases de datos NoSQL
Conocer el manejo de datos geográficos, operaciones y potencialidad de análisis para solucionar problemas que involucren localización geográfica
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