Análisis y Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos (BigData)

Dirigido a:
Podrán asistir al diplomado en "Análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos de Id Costa (BigData)", todos los profesionistas que tengan interés de mejorar su capacidad profesional, egresados en el área Pagna  de Telecomunicaciones, Ciencias de la Computación, Informática, Ciencias de la Información o personas con experiencia profesional relacionada
 
Duración Total:
El diplomado consta de cinco módulos con una duración de 30 horas cada uno, resultando un total de 150 horas.
 
Horario:
Viernes de 17:00 a 22:00 horas y Sábados de 9:00 a 14:00 horas.
 
Número de participantes:
El cupo de alumnos del Diplomado en Finanzas será de 20 alumnos mínimo y 40 alumnos como máximo
 
Costo del Diplomado:
Que el costo del diplomado es de 10 salarios mínimos generales mensuales vigentes en la zona Metropolitana de la Ciudad de Guadalajara, Jalisco.
 
Requisitos de ingreso:

·         Solicitud de ingreso.

·         Presentar copia del documento que avale su último grado de estudios (título, cada de pasante, kardex, certificado de calificaciones, etc.)

  • Entregar cuatro (4) fotografias tamaño credencial blanco y negro.
  • Lectura y comprensión del idioma inglés.
  • Cómputo básico para actividades académicas (uso de procesador de palabras, navegadores, hoja de cálculo, correo electrónico y programas para presentaciones).
  • Entrevista con el coordinador del diplomado (quién además verificará el cumplimiento de los requisitos anteriores).
  • Presentar orden de pago de la primera parcialidad

 
Requisitos de Permanencia y egreso:

  • Tener una asistencia mínima de 90% en cada módulo.
  • Cubrir la aportación económica correspondiente y entregar comprobantes de pago.
  • Acreditar cada uno de los módulos, con una calificación mínima de 80 en cada uno de ellos.
  • La acreditación de un módulo será por examen o trabajo final, de acuerdo a los critenos o disposiciones de  cada instructor del módulo.
  • Participar en las actividades teóricas y prácticas que se señalen en cada módulo.
  • En el caso de que un estudiante no acredite un módulo con la calificación mínima establecida, podrá realizar una evaluación extraordinaria, teniendo una sola oportunidad para aprobarla. En el caso de no aprobar la evaluación extraordinaria tendrá que cursar nuevamente el módulo y aprobarlo, de lo contrario será automáticamente dado de baja del diplomado.
  • La evaluación extraordinaria tendrá un costo del 50% de un salario mínimo diarios mensuales y vigentes de la Zona Metropolitana de Guadalajara.
  • El costo por repetir algún módulo será de dos salarios mínimos diarios mensuales y vigentes de la Zona Metropolitana de Guadalajara.

 
Bibliografía:

  • Cuesta, Hector (2Q13). Practical Data Analysis, Ed. Packt publishing 
  • Joyanes, Luis (2013). Big Data, Ed. Alfaomega.
  • McKinney, Wes (2012).Python for Data Analysis, Ed. O'Reilly Media
  • Berman, Jules (2013). Principles of Big Data, Ed. Morgan Kaufmann 
  • White, Tom (2012). Hadoop Definitive Guide, Ed. O'Reilly Media
  • Drew (2012). Machine Learning for Hackers, Ed. O'Reilly Media
  • Nathan (2013). Data Points, Ed. Wiley.

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