Big Data es un término utilizado para describir un gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que es difícil de procesar mediante los métodos tradicionales de almacenamiento y análisis de datos. Big Data se refiere a los datos que son tan grandes o complejos que no pueden ser manejados por las herramientas de procesamiento de datos convencionales. Estos datos pueden provenir de una variedad de fuentes, como redes sociales, dispositivos conectados a Internet, sensores, aplicaciones móviles, entre otros.
¿ Qué requiere para el almacenamiento de datos?
El almacenamiento y el análisis de Big Data requieren una combinación de tecnologías, como sistemas de almacenamiento distribuidos, bases de datos NoSQL, algoritmos de aprendizaje automático y herramientas de visualización de datos. Los profesionales de Big Data utilizan estas herramientas para analizar grandes cantidades de datos y extraer información valiosa que puede ser utilizada para mejorar la toma de decisiones, identificar patrones y tendencias, y diseñar nuevos productos y servicios.
Big Data ¿ En donde puedo encontrar un curso sobre Big Data?
El Servicio Nacional de Aprendizaje es una entidad educativa colombiana que ofrece programas de formación técnica y profesional en diferentes áreas, incluyendo logística. La analítica de datos juega un papel importante en los procesos logísticos ya que permite a las empresas obtener información valiosa sobre sus operaciones y tomar decisiones informadas para mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar la satisfacción del cliente.
¿ Que programa encuentro en el SENA?
En el SENA, se brindan programas de capacitación en Analítica de datos para procesos logísticos, donde se enseña a los estudiantes a utilizar herramientas y técnicas de analítica para recolectar, limpiar, analizar y visualizar datos de sus procesos logísticos. Los estudiantes aprenden a utilizar software de visualización de datos, como Tableau y Power BI, y aplicaciones de minería de datos, como R y Python, para crear modelos y análisis predictivos.
Los temas que se abordan en estos programas son:
- Análisis de la cadena de suministro
- Optimización de inventarios
- Seguimiento y rastreo de envíos
- Predicción de demanda
- Análisis de rendimiento del transporte
- Monitoreo de la calidad del servicio
¿Qué duración tiene el programa que ofrece el SENA?
Que requisitos se necesitan para tomar este curso?
Los requisitos para inscribirse en un curso de Analítica de datos para procesos logísticos ofrecido por el Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA) en Colombia pueden variar dependiendo del programa específico y de las políticas y regulaciones del SENA. Sin embargo, en general, los requisitos para inscribirse en un curso del SENA suelen incluir lo siguiente:
- Tener una educación básica completa ( secundaria o bachillerato)
- Tener una identificación oficial
- Ser mayor de edad
- No tener deudas pendientes con el SENA
Además de estos requisitos generales, el curso de Analítica de datos para procesos logísticos puede requerir conocimientos previos en matemáticas, estadísticas y/o programación. Es recomendable verificar la información oficial y actualizada en el sitio web del SENA o en la oficina local del SENA para conocer los requisitos específicos del programa al que estas interesado.
¿ Qué es análisis de datos (Big data) en python?
La analítica de datos en Python consiste en el uso de las herramientas y librerías de Python para recolectar, limpiar, procesar, analizar y visualizar datos con el objetivo de obtener información valiosa y tomar decisiones informadas. Python es un lenguaje de programación muy versátil y popular, que cuenta con una gran variedad de librerías y herramientas para análisis de datos, como NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, entre otras.
Los pasos para realizar un análisis de datos en Python incluyen:
- Cargar los datos en un DataFrame de Pandas
- Limpiar y procesar los datos, eliminando valores faltantes, outliers, etc.
- Explorar los datos utilizando estadísticas básicas y visualizaciones
- Aplicar algoritmos de aprendizaje automático y/o modelos estadísticos para analizar los datos y generar predicciones.
- Visualizar los resultados utilizando librerías de visualización como Matplotlib y Seaborn.
En resumen, la analítica de datos en Python es una técnica para recolectar, limpiar, procesar, analizar y visualizar datos utilizando el lenguaje de programación Python y sus librerías específicas para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas.
¿Puedo estudiar Análisis exploratorio de datos (Big data) en Python en el SENA?
El Servicio Nacional de Aprendizaje en Colombia ofrece programas de capacitación relacionados con Big Data en python , ya que es una tecnología cada vez más importante en muchos sectores y el SENA tiene como objetivo brindar formación técnica y profesional en diferentes áreas. Este curso también tiene una duración de 48 horas.
