Introducción al Big Data e Inteligencia Artificial (IA)

Comprender los Fundamentos: Obtener un conocimiento sólido de los conceptos básicos de Big Data e Inteligencia Artificial, incluyendo definiciones, terminología clave y principios fundamentales. Dominar Herramientas Tecnológicas: Familiarizarse con las herramientas y tecnologías más relevantes en el campo, como Hadoop, Spark, Tensor Flow y otras plataformas esenciales para el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos. Explorar el Procesamiento de Datos: Aprender a recopilar, limpiar, transformar y almacenar datos a gran escala, preparándolos para su posterior análisis y modelado. Aplicar Algoritmos de Aprendizaje Automático: Adquirir habilidades en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de datos y la creación de modelos predictivos y descriptivos. Desarrollar Modelos de Inteligencia Artificial: Aprender a construir y entrenar modelos de IA para tareas como reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y más. Optimizar el Rendimiento: Descubrir técnicas avanzadas para optimizar el rendimiento de algoritmos y modelos, asegurando resultados más precisos y eficientes. Analizar Grandes Conjuntos de Datos: Desarrollar la capacidad de analizar datos a gran escala para extraer conocimientos valiosos y tomar decisiones informadas. Implementar Soluciones en el Mundo Real: Aplicar tus habilidades en proyectos prácticos y casos de estudio reales, resolviendo desafíos de Big Data e IA que enfrentan las empresas en la actualidad. Evaluar Resultados y Mejorar Modelos: Aprender a evaluar y medir la eficacia de los modelos de IA, y perfeccionarlos a lo largo del tiempo para lograr mejores resultados. Colaborar en Equipos Multidisciplinarios: Desarrollar habilidades de comunicación y colaboración para trabajar de manera efectiva en equipos que involucran a profesionales de diferentes campos. Ética y Privacidad de los Datos: Comprender las implicaciones éticas y de privacidad asociadas con el uso de datos y tecnologías de IA, y aprender a abordar estos problemas de manera responsable. Preparación para Certificación: Estar listo para realizar exámenes de certificación en Big Data e Inteligencia Artificial, validando tus conocimientos y habilidades en el mercado laboral.

Introducción al Big Data e IA
MÓDULO.- Introducción al Big Data
UNIDAD.- Introducción al Big Data
Qué es el Big DataEl Big Data como solución al tratamiento masivo de datosDel Business Intelligence al Big DataRetos del Big DataCaracterísticas del Big Data (4 V's)Aplicaciones del Big Data
UNIDAD.- Bases de datos
Introducción a las bases de datos relacionalesIntroducción a las bases de datos no relacionalesDiferencias entre SQL y NoSQLVentajas e inconvenientes de cada tipo de base de datosEjemplos de bases de datos utilizadas en Big DataHadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivosCasos de uso de HadoopEl ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduceEjemplos de HDFS y MapReducePrincipales lenguajes de programación utilizados para el Big Data: Java, Scala, SQL y PythonProcesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVEEjemplos de procesos ETLProcesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis
UNIDAD.- Arquitectura de Big Data
Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud ComputingVentajas y desafíos del procesamiento en tiempo real y del Cloud ComputingEjemplos de uso del cloud computing ¿Qué es TensorFlow?Presentación de las diferentes técnicas de análisis de datosTécnicas de visualización de datosHerramientas y técnicas para crear visualizaciones interactivas y dashboardsDesafíos y consideraciones en la visualización de datos
UNIDAD.- Casos de uso de Big Data:
Aplicaciones del Big Data en Instituciones Públicas Aplicaciones del Big Data en el Mundo EmpresarialAnálisis de los beneficios del uso del Big Data
UNIDAD.- Ética y privacidad en Big Data:
Discusión sobre la importancia de la ética y la privacidad en el uso de Big DataPrincipales riesgos y desafíos éticos asociados con el Big DataMejores prácticas para garantizar la ética y la privacidad en Big Data
MÓDULO.- Introducción a la Inteligencia Artificial
UNIDAD.- Introducción a la Inteligencia Artificial
Definición de inteligencia artificialEvolución histórica de la inteligencia artificialLa inteligencia artificial en la vida cotidiana y en diferentes sectoresLa inteligencia artificial como subcampo de la informáticaEnfoques, técnicas y objetivos de la IA
UNIDAD.- Fundamentos de Machine Learning
Inteligencia artificial, machine learning, deep learning y redes neuronalesAprendizaje automático (Machine Learning)Tipos de Machine Learning (Supervisado, No Supervisado, por Refuerzo)Características definitorias de un algoritmoUn ejemplo de las características definitorias de un algoritmoEvaluación y mejora de modelos
UNIDAD.- Aprendizaje Supervisado
Métodos de aprendizaje supervisadoModelos de Algoritmos SupervisadosModelos de regresión linealModelos de regresión logísticaModelos de árboles de decisiónModelos de máquina de vectores de soporte
UNIDAD.- Aprendizaje No Supervisado
Métodos de aprendizaje no supervisadoModelos de Algoritmos no Supervisadosk-meansDBSCANAnálisis de Componentes Principales (PCA)Agrupamiento JerárquicoComparativa de los principales algoritmos no supervisadosCuándo utilizar unos u otros algoritmos de aprendizaje no supervisadoCómo elegir el algoritmo adecuado supervisado o no supervisado
UNIDAD.- Aprendizaje por Refuerzo
Aprendizaje por Refuerzo: Aprendiendo a través de la interacciónDesafíos del Aprendizaje por RefuerzoLos agentes en el aprendizaje por refuerzoAlgoritmos de Aprendizaje por Refuerzo
UNIDAD.- Enfoques heurísticos
Los enfoques heurísticos en la inteligencia artificialAlgoritmos genéticosRecocido simuladoBúsqueda tabúAlgoritmos voraces
UNIDAD.- Deep Learning y Redes Neuronales
Deep Learning: Aprendiendo representaciones jerárquicasDesafíos del Deep LearningRedes neuronales artificialesConceptos básicos de las redes neuronalesCapas de neuronas de una red artificialParámetros de un modelo de inteligencia artificialEntrenamiento de redes neuronalesTécnicas de entrenamiento de una red neuronalAprendizaje por transferencia
UNIDAD.- Arquitecturas de Deep Learning
Tipos de arquitecturas de Deep LearningRedes Neuronales Recurrentes (RNN)Redes neuronales convolucionales (CNN)Redes Generativas Adversarias (GAN)Redes Neuronales Transformadoras (TNN)Comparativa entre las distintas arquitecturas de Deep Learning
UNIDAD.- Modelos de procesamiento del lenguaje natural
Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)Técnicas clave del procesamiento de textoModelos de procesamiento del lenguaje naturalLos Transformadores y el procesamiento del lenguaje naturalAplicaciones del procesamiento del lenguaje natural
UNIDAD.- Modelos de visión computacional
Visión computacional (Computer Vision)Conceptos básicos de la visión computacionalModelos de visión computacionalProcesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales (CNN)Aplicaciones de la visión por computadora
UNIDAD.- Casos de uso de la Inteligencia Artificial
Impacto de la inteligencia artificial en la sociedad y la economíaEjemplos de aplicaciones de la IA en instituciones públicasEjemplos de aplicaciones de la IA en el mundo empresarial
UNIDAD.- Aspectos éticos y legales de la inteligencia artificial
Explicabilidad y transparencia de los modelos de Deep LearningSesgos y discriminación en los modelos de inteligencia artificialResponsabilidad y regulación en la IA
UNIDAD.- Tendencias y desafíos futuros en Inteligencia Artificial
Avances y retos en la investigación de IAInnovación y oportunidades en el campo de la IA