Donde estudiar big data

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Los empleadores se están dando cuenta de que los empleados con capacidad para utilizar datos y análisis para resolver problemas empresariales son cada vez más valiosos, sea cual sea su formación o posición en una organización.
En gran medida, esto se debe a la proliferación de infraestructuras y herramientas de autoservicio diseñadas para automatizar muchas de las tareas técnicas pero repetitivas relacionadas con la limpieza, preparación y análisis de datos. Esto significa que los trabajadores son cada vez más capaces de llevar a cabo operaciones complejas basadas en datos, como la modelización predictiva y la automatización, sin ensuciarse las manos codificando complejos algoritmos desde cero.
Sin embargo, alguien que comprenda los principios estará a menudo en mejor posición para utilizar estas herramientas de forma productiva que alguien que no las conozca. Así pues, si quieres mejorar tu currículum con conocimientos de análisis, lo mejor que puedes hacer es consultar algunos de estos cursos. Sin embargo, hay que tener en cuenta que, aunque puedes formarte con estos cursos sin gastar un céntimo, algunos de ellos cobran por la certificación cuando los terminas.

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Big data, análisis de datos, ciencia de los datos… sea cual sea la dirección en la que se tome, no se puede negar que los campos tecnológicos en torno a los datos y los servicios de datos están de moda. Los datos son la moneda de la empresa, y más organizaciones que nunca están tratando de obtener algún valor de ellos.
Muchas personas con carreras tecnológicas que quieren trabajar en el campo de los datos masivos suelen volver a la escuela para obtener las credenciales adecuadas. Value Colleges, una publicación en línea que compara universidades, publicó recientemente su lista de las
El Heinz College de la Universidad Carnegie Mellon alberga la Escuela de Sistemas de Información y Gestión, donde los estudiantes pueden obtener un máster en gestión de sistemas de información con especialización en análisis de datos. La escuela también ofrece un
Uno de los pilares de Silicon Valley, no es de extrañar que Stanford esté en esta lista. La maestría en ciencias de Stanford en estadística con una concentración en big data, combinada con sus vínculos con la comunidad empresarial, hacen que sea un gran ajuste para alguien que quiera trabajar en startups. 3. Universidad de Santa Clara

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Este curso es para aquellos que son nuevos en la ciencia de los datos. No se necesita experiencia previa en programación, aunque la capacidad de instalar aplicaciones y utilizar una máquina virtual es necesaria para completar las tareas prácticas.
(A) Procesador de cuatro núcleos (se recomienda que sea compatible con VT-x o AMD-V), de 64 bits; (B) 8 GB de RAM; (C) 20 GB de disco libre. Cómo encontrar la información de su hardware: (Windows): Abra Sistema haciendo clic en el botón Inicio, haciendo clic con el botón derecho del ratón en Equipo y luego en Propiedades; (Mac): Abra Visión general haciendo clic en el menú Apple y en “Acerca de este Mac”. La mayoría de los ordenadores con 8 GB de RAM adquiridos en los últimos 3 años cumplirán los requisitos mínimos.Necesitará una conexión a Internet de alta velocidad porque descargará archivos de hasta 4 Gb de tamaño.
Este curso es para aquellos que son nuevos en la ciencia de los datos. Se recomienda haber completado Intro to Big Data. No se necesita experiencia previa en programación, aunque la capacidad de instalar aplicaciones y utilizar una máquina virtual es necesaria para completar las tareas prácticas. Consulte los requisitos técnicos de la especialización para conocer las especificaciones completas de hardware y software.

Cursos de big data para principiantes gratis

Dado que el big data está influyendo en nuestra vida diaria en muchos aspectos, la demanda de puestos de trabajo relacionados con el big data ha sido mayor que nunca. Al buscar “analista de datos” en LinkedIn, aparecen 57.635 resultados. Además de analista de datos, también hay una gran demanda de otros empleos relacionados con el big data, como analista de negocios, científico de datos, ingeniero de datos, gestor de bases de datos, arquitecto de datos, etc.
Con la gran demanda de mano de obra en análisis de big data, cada vez más universidades empiezan a ofrecer programas increíbles para que los estudiantes hagan carrera en la industria de big data. Estos programas pueden tener diferentes nombres como Business Analytics, Big Data Technologies, Artificial Intelligence, Data Science, y se dirigen a estudiantes con diferentes habilidades y antecedentes. Pero en general, se concentran en campos similares.
Fundada en 1914, la MIT Sloan School of Management ocupa el puesto número 1 en el QS Business Masters Rankings. Al concentrarse en sistemas, analítica y ciencia de datos centrada en el ser humano, es una gran opción para los profesionales de alta tecnología (como ingenieros, matemáticos, programadores informáticos) que quieren llevar su habilidad al siguiente nivel y construir una carrera en la analítica de datos.