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빅 데이터 디플로마

Institución Educativa
방법 온라인
지속 120 시간
언어 스페인 사람
RD$ 33,700.00
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Plan de estudios

요약

분석을 위해 큰 이질적인 양의 데이터 수집 과정에 큰 날짜가 있습니다 (때로는 실시간). 이 데이터 세트는 너무 크고 복잡하여 기존 처리 수단이 효과가 없습니다. 따라서이 모든 양의 데이터를 관리하고 처리 할 수있는 새로운 양식 및 컴퓨터 응용 프로그램을 개발해야합니다. 빅 데이터는 이러한 과제에 대응하기 위해 탄생하고 무엇보다도 더 많은 고객이 데이터를 분석하면 고객을 잃어 버리고 운영 프로세스를 개선하지 마십시오.

목표

졸업장의 글로벌 목표는 학생이 새로운 기술 프로파일을 개발하여 변화하는 세상에서 필요한 소프트웨어 프로젝트의 관리 및 개발 기술을 습득한다는 것입니다. 이 글로벌 목표는 다음과 같은 부분 목표를 통해 달성됩니다 .- 현재 수요에 대응할 수있는 지능형 시스템을 이해합니다. - 빅 데이터의 아키텍처를 알고 설계하십시오.

전문가 출구

졸업장의 글로벌 목표는 학생이 새로운 기술 프로파일을 개발하여 변화하는 세상에서 필요한 소프트웨어 프로젝트의 관리 및 개발 기술을 습득한다는 것입니다. 이 글로벌 목표는 다음과 같은 부분 목표를 통해 달성됩니다 .- 현재 수요에 대응할 수있는 지능형 시스템을 이해합니다. - 빅 데이터의 아키텍처를 알고 설계하십시오.

당신을 준비하기 위해

분석을 위해 큰 이질적인 양의 데이터 수집 과정에 큰 날짜가 있습니다 (때로는 실시간). 이 데이터 세트는 너무 크고 복잡하여 기존 처리 수단이 효과가 없습니다. 따라서이 모든 양의 데이터를 관리하고 처리 할 수있는 새로운 양식 및 컴퓨터 응용 프로그램을 개발해야합니다. 빅 데이터는 이러한 과제에 대응하기 위해 탄생하고 무엇보다도 더 많은 고객이 데이터를 분석하면 고객을 잃어 버리고 운영 프로세스를 개선하지 마십시오.

누가 해결 되었습니까?

분석을 위해 큰 이질적인 양의 데이터 수집 과정에 큰 날짜가 있습니다 (때로는 실시간). 이 데이터 세트는 너무 크고 복잡하여 기존 처리 수단이 효과가 없습니다. 따라서이 모든 양의 데이터를 관리하고 처리 할 수있는 새로운 양식 및 컴퓨터 응용 프로그램을 개발해야합니다. 빅 데이터는 이러한 과제에 대응하기 위해 탄생하고 무엇보다도 더 많은 고객이 데이터를 분석하면 고객을 잃어 버리고 운영 프로세스를 개선하지 마십시오.

공식 캐릭터

이 교육은 공식 규제 교육 범위 (유아 교육, 초등 교육, 중등 교육, 공식 전문 교육 FP, Baccalaureate, University Degree, 공식 대학 석사 및 박사 학위에 포함되지 않습니다. 따라서 보완 및/또는 전문화 훈련은 전문적인 성격의 특정 기술, 기술 또는 적성을 습득하는 것을 목표로하며, 공공 노동 시장의 공공 노동 주식의 특정 노동 주식의 특정 요건을 검토하는 데 항상 보완 교육 섹션 및/또는 지속적인 훈련 내에서 워크 백 및/또는 야당 경쟁에서 거의 장점이 될 수 있습니다.

방법론

우리의 방법론은 맞춤형 학습을 위해 기술, 교육학 및 공감을 결합합니다.

당신은 리듬을 표시하고, 길을 결정하고 인공 지능이 당신과 함께 의미와 목적으로 더 잘 배우도록 동반합니다.

개인화 된 학습을 실현했습니다

당신의 스타일, 관심 및 수준은 경로를 정의합니다. 당신은 출발점입니다.

구성주의

탐색, 경험 및 적용. 학습은 암기하지 않고 이해를 의미합니다.

당신을 지시하지 않고 당신을 동반하는 사람

인공 지능 보조자 인 Phia는 자율성을 제한하지 않고 당신을 안내합니다.

압력없이 평가

연속적이고 적응적인 피드백. 학습은 과정이 아니기 때문에 그림이 아닙니다.

Certificación

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빅 데이터의 디플로마 타이틀 120 시간 구조화에 의해 발행되었습니다.

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동문 장학금 : 에두아우브의 전 학생들을위한.

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실업 장학금 : 실업자 인 경우.

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수많은 가족 장학금 : 3 명 이상의 자녀가있는 가족을 위해.

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장애 장학금 : 장애가있는 사람들의 경우 ≥33%.

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Emprende Scholarship : 귀하의 활동을 인정하는 자립자.

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장학금 추천 : 동문이 추천하는 경우.

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