IA y Big Data

Conocer una visión global y preparar las bases sobre las que se basa todo el ecosistema Big Data, Ciencia de Datos y todo lo que necesitarás saber para ser un profesional de este revolucionario sector.

Aprenderás las herramientas esenciales de la ciencia de datos y adquirirás los conocimientos de programación con Python usados en Inteligencia Artificial.

Es la técnica para extraer el conocimiento a través de grandes volúmenes de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos.

Nos centraremos en conceptos de arquitectura como disponibilidad y escalabilidad para garantizar que nuestros procesos de ingesta, análisis, transformación y almacenamiento estén funcionando de la forma más eficiente posible, independientemente de la cantidad de datos que venga.

Profundizar en el análisis de los datos mediante el reporting y para ello se va a usar una herramienta denominada Tableau, muy conocida en el mundo del Business Intelligence. El análisis visual es el objetivo final en un proyecto de Big data ya que a través de este, se puede proporcionar información muy útil para una empresa como respuesta a los problemas de negocio con un aspecto personalizado, ágil e inmediato.

La ciencia de datos no sólo se trata de capturar, procesar, almacenar, analizar o visualizar el dato. Se trata de tomar decisiones en base a los datos y convertir llevar tu negocio de una forma inteligente gracias al Big Data.

Hasta ahora, todas las decisiones con los datos recopilados las hemos tomado nosotros. Así que ya es hora de aprender cómo entrenar a una Inteligencia Artificial para que aprenda a tomar las decisiones por nosotros y automatizar tareas complejas.

Dentro del Machine Learning, existe una categoría de algoritmos que toma como referencia cómo funcionan las neuronas humanas para crear una red neuronal. Esta arquitectura nos permite llevar el aprendizaje a otro nivel, gracias al Aprendizaje Profundo.

Ya sabemos crear algoritmos super inteligentes con Deep Learning y lo costosos que son de entrenar. Gracias a la nube de AWS, podremos acceder a Inteligencia Artificial ya entrenadas y comunicarlas vía API REST.

Automatizar es de los procesos más valiosos de la informática, y todo lo que hemos aprendido se puede automatizar en un ciclo de recolectar, limpiar, entrenar y volver a desplegar la IA en producción. Y no hay mejor forma que hacer esto, que usando los conocimientos de un DevOps.