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Curso Sep-Oct 2018

CURSO ESPECIALIZADO DE BIG DATA

INTRODUCCIÓN

La cantidad de datos generadas diariamente incrementa rápidamente. Entre algunos casos de estudio reales podemos mencionar: 2.7 Zetabytes de datos existen en el universo digital, 235 Terabytes de información se tienen almacenada en la librería del Congreso de Estados Unidos. La administración de Obama invirtió 200 millones de dólares en investigaciones de Big Data. Facebook almacena, accede y analiza 30 Petabytes de datos generados por los usuarios. La empresa Akamai analiza 75 millones de eventos por día, para mejorar sus campañas publicitarias. 94% de usuarios de big data utilizan Hadoop para poder analizar y almacenar grandes volúmenes de información. Walmart maneja más de un millon de transacciones de clientes por hora, ocupando un espacio de 2.5 Petabytes. Podemos mencionar muchos ejemplos más. Este curso nos permite conocer el funcionamiento de las herramientas más utilizadas para analizar grandes volúmenes de información.

OBJETIVO

Capacitar a los participantes en los fundamentos para el manejo de Big Data, centrándonos en herramientas que permitirán el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de información.

Al finalizar el curso el estudiante tendrá habilidades y destrezas en el uso de las siguientes herramientas:

  • Ambari
  • Hadoop
  • Pig
  • Hive
  • Sqoop
  • Spark

DETALLES DEL CURSO

Duración: 30 horas

Horariolunes - viernes 18:00 a 21:00
Fecha: 24 de septiembre al 05 de octubre de 2018
Modalidad: presencial, 3 horas de clase por día, lunes a viernes. (2 semanas)
Evaluación: Se realizará ejercicios prácticos y un taller grupal calificado.

Lugar: Laboratorio de la Facultad de Ingeniería de Sistemas 3er Piso

Cupo máximo: 22
Inversión: $ 500+ IVA
 
El pago de la inscripción lo puede realizar través de depósito, transferencia bancaria o tarjeta de crédito. 
 

SI

 

REQUISITOS DEL ESTUDIANTE

  • GNU/Linux (instalación de paquetes, uso de editores de texto, vi, emacs)
  • Conceptos básicos de RDBMS.
  • Conocimiento básico de redes.
  • Conceptos básicos SQL.
  • Conocimientos de programación.
  • De preferencia que haya tomado el curso previo de aplicaciones de Big Data

ORIENTADO A

  • Profesionales y estudiantes en el área de Tecnologías de la Información y Comunicación.
  • Interesados en el área de Big Data.
  • Personas iniciando su emprendimiento.
  • Empresas públicas o privadas.

CONTENIDO

Las herramientas que serán objeto de estudio en el curso cubrirán el ciclo de vida de Big Data.

 

INSTRUCTORES

MSc. Juan Pablo Zaldumbide (linkedin.com/in/jzaldumbide)

Ingeniero en Sistemas Informáticos y de Computación Escuela Politécnica Nacional, Graduado Cum Laude.

Magister en Gerencia de Sistemas, Escuela Politécnica del Ejército. Master of Science (Computer science), Especialización Big Data & Cloud Computing, Second Class Honors, The University of Melbourne.

Instructor de los cursos de Big Data and Data Analytics en la Empresa Pública EPNTECH - EP, Instructor del curso de Big Data and Data Analytics ACIERTE Docente de la Escuela Politécnica Nacional y Universidad de las Fuerzas Armadas.

      

     MSc. Cindy López (linkedin.com/in/cindylopez/

     Ingeniera en Sistemas Informáticos y de Computación Escuela Politécnica Nacional. 

     Master in Computing Engineering, University of Kyung Hee, South Korea 

     Experta en computación distribuida y computación en la nube.

     Instructora del curso especializado de Big Data en la Empresa Pública EPNT-ECH EP.

     Docente de la Escuela Politécnica Nacional 

 

SI

 

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ORGANIZADO POR: 

 

Curso Septiembre 2018

CURSO DE TOMA DE DECISIONES CON BIG DATA

INTRODUCCIÓN

La toma de decisiones es un proceso por el cual se elige una posible solución a un problema específico. El proceso para la toma de decisiones está compuesto por un conjunto de pasos que nos ayudarán a escoger una o varias soluciones a los problemas planteados. Hay diferentes tipos de problemas, por lo tanto, diferentes tipos de soluciones. Existen factores comunes a todos los problemas y también una metodología parecida para abordarlos. Las herramientas informáticas actuales permiten al usuario tomar decisiones basadas en datos, de una manera visual e intuitiva.

Por otra parte, tomando en cuenta la cantidad de datos generados a diario por diferentes sistemas tecnológicos, creando una gran cantidad de volumen, a gran velocidad y de diferentes fuentes. El análisis de los datos se vuelve complejo, para esto se propone el uso de herramientas adecuadas para poder analizar grandes volúmenes de información, de una manera visual.

OBJETIVO

  • Capacitar a los participantes en el uso de herramientas informáticas que sirven de soporte para la toma de decisiones y su importancia. Se iniciará identificandolos diferentes tipos de decisiones que enfrentan los gerentes y el proceso a través del cual toman decisiones.
  • El participante aprenderá a identificar que herramientas utilizar para cada etapa de la toma de decisiones.

Además, se dará a conocer cuales son las herramientas que se están utilizando para manejar grandes volúmenes de información, este curso se basará en el análisis visual de las mismas.

 Al finalizar el curso el estudiante tendrá habilidades y destrezas en el uso de las siguientes herramientas:

  • Neo4j
  • RapidMiner
  • Tableau

DETALLES DEL CURSO

Duración: 30 horas

Horariolunes - viernes 18:00 a 21:00
Fecha: 03 al 14 de septiembre de 2018
Modalidad: presencial, 3 horas de clase de lunes a viernes
Evaluación: Se realizará ejercicios prácticos y talleres grupales calificados.

Lugar: Laboratorio de la Facultad de Ingeniería de Sistemas 3er Piso

Cupo máximo: 22
Inversión: $ 450+ IVA
 
El pago de la inscripción lo puede realizar través de depósito, transferencia bancaria o tarjeta de crédito. 
 

SI

 

REQUISITOS DEL ESTUDIANTE

  • Capacidad y habilidad de análisis.
  • Conocimientos básicos de informática. 

ORIENTADO A

  • Profesionales y estudiantes en cualquier área que requieran de conocimiento en herramientas para la toma de decisiones.
  • Gerentes, administradores y asesores. 
  • Personas iniciando su emprendimiento. 
  • Empresas públicas o privadas.

CONTENIDO

El curso iniciará con una introducción de las herramientas de Big Data que se utilizan para analizar grandes volúmenes de información, no se detendrá en el uso e instalación de dichas herramientas de infraestructura y almacenamiento de datos masivos.

Posterior a eso, el curso se centrará en el uso práctico de las herramientas que serán objeto de estudio en el curso cubrirán 

 

INSTRUCTORES

MSc. Juan Pablo Zaldumbide (linkedin.com/in/jzaldumbide)

Ingeniero en Sistemas Informáticos y de Computación Escuela Politécnica Nacional, Graduado Cum Laude.

Magister en Gerencia de Sistemas, Escuela Politécnica del Ejército. Master of Science (Computer science), Especialización Big Data & Cloud Computing, Second Class Honors, The University of Melbourne.

Instructor de los cursos de Big Data and Data Analytics en la Empresa Pública EPNTECH - EP, Instructor del curso de Big Data and Data Analytics ACIERTE Docente de la Escuela Politécnica Nacional y Universidad de las Fuerzas Armadas.

      

     MSc. Cindy López (linkedin.com/in/cindylopez/

     Ingeniera en Sistemas Informáticos y de Computación Escuela Politécnica Nacional. 

     Master in Computing Engineering, University of Kyung Hee, South Korea 

     Experta en computación distribuida y computación en la nube.

     Instructora del curso especializado de Big Data en la Empresa Pública EPNT-ECH EP.

     Docente de la Escuela Politécnica Nacional 

 

      

     MSc. Viviana Párraga (linkedin.com/in/viviana-parraga-3788405a) 

     Magister en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios, universidad de las Fuerzas Armadas. 

Ingeniera en Redes de Información, Escuela Politécnica Nacional, conocimientos en Fundamentos de red, Conceptos y protocolos de enrutamiento, LAN Switching and Wireless, Redes WAN, CCNA V5.

Docente de la Escuela Politécnica Nacional.

 

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ORGANIZADO POR: 

 

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Aguiar Josafá, PhD.

Aguiar Josafá, PhD.
Doctor of Philosophy in Computer Science en Tokyo Institute Technology

Benalcazar Marco, PhD.

Benalcazar Marco, PhD.
Marco E. Benalcázar obtuvo en 2014 un Ph.D. en ingeniería orientación electrónica en la Universidad Nacional de Mar del Plata, Argentina. Desde septiembre 2012 hasta febrero 2013 realizó una estancia de investigación en el Laboratorio de Procesamiento de Señales Genómicas en Texas A&M University, College Station, Texas, EE.UU. En la actualidad es profesor auxiliar a tiempo completo del Departamento de Informática y Ciencias de la Computación en la Escuela Politécnica Nacional, Quito, Ecuador. En la parte docente, tiene a su cargo cátedras en pregrado, maestría y doctorado en la Facultad de Sistemas. En la parte de investigación, sus áreas de interés son el modelado computacional, la inteligencia artificial y machine learning.

 

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