Professional
Inteligencia Artificial
Big Data Professional Certificate
BDPC · Certificación internacional CertiProf
Prepara para entender el ecosistema Big Data de extremo a extremo: las 7Vs, la gobernanza del dato, las metodologías de análisis y los frameworks y arquitecturas que sostienen el procesamiento a gran escala.
Nivel de entrada: con base en el tema.
Inversión de introducción
USD 150
acceso 6 meses
Examen oficial con 2 intentos · 2 sesiones 1:1 · práctica semanal · comunidad
Para quién es
Esta certificación es para ti si eres…
✓Profesionales de TI, datos y negocio que inician en Big Data
✓Áreas que requieren almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos
✓Organizaciones con datos de fuentes variadas y heterogéneas
✓Equipos que evalúan frameworks y plataformas cloud de analítica
El examen
2intentos incluidos
Opción múltipleformato
Qué incluyen tus USD 150
El examen es una parte. El resto es lo que hace que lo apruebes.
01Examen oficial CertiProf con 2 intentosEl proveedor da uno. Nosotros incluimos el segundo.
022 sesiones 1:1 de 30 min con un expertoPara resolver lo que el video no resuelve.
03Sesión grupal semanal con práctica asistida por IACasos, simulacros y ejercicios en vivo con tu cohorte.
04Clases pregrabadas del temario completoA tu ritmo, disponibles los 6 meses.
05Material oficial CertiProf y material AgileNextGuías, plantillas y recursos propios que no vienen con el examen.
06Comunidad Skool por 6 mesesPreguntas, compañeros y seguimiento hasta que apruebes.
Temario oficial
10 módulos, en el orden en que los estudiarás
Syllabus CertiProf V092022
Fijar el vocabulario del campo y mostrar que Big Data no es solo cuestión de tamaño, sino de dimensiones combinadas.
- Datos masivos y definición de Big Data
- Las 7Vs: volumen, velocidad, variedad y veracidad
- Valor, variabilidad y visualización como dimensiones del dato
- MapReduce como paradigma de procesamiento en paralelo
Al terminar: El participante distingue un problema de Big Data de uno de datos tradicionales.
Construir la escalera que conecta datos brutos con conocimiento aplicable y la infraestructura que la sostiene.
- Bases de datos, DBMS y bases distribuidas
- Modelos relacional, entidad-relación, de objetos y semiestructurado
- Las seis fases del procesamiento de datos
- Clústeres y sistemas distribuidos
- Modelo DIWK: dato, información, conocimiento y sabiduría
- Aprendizaje supervisado y no supervisado para generar conocimiento
Al terminar: El participante ubica cada activo de datos en el nivel correcto de la cadena DIWK.
Situar Big Data como disciplina que evolucionó desde los SGBD relacionales hasta la confluencia de cloud, IoT y movilidad.
- Las tres grandes fases de la evolución del Big Data
- Hitos clave a través del tiempo
- Tendencias actuales: Industria 4.0 y Data Strategy
Al terminar: El participante explica por qué la estrategia de datos es hoy una palanca de crecimiento.
Establecer el marco que permite tratar los datos como activo estratégico, con actividades, beneficios y roles definidos.
- Definición y alcance de la gobernanza de datos
- Las ocho actividades principales del gobierno de datos
- Ventajas: costos, riesgo, confianza y cumplimiento normativo
- Roles: Comité Directivo, Data Owner y Data Steward
Al terminar: El participante propone una estructura mínima de gobierno de datos para su organización.
Aterrizar las capacidades de Big Data en escenarios reales de industria y sus desafíos específicos.
- Manufactura: mantenimiento predictivo y eficiencia operacional
- Retail: experiencia del cliente, CLV y optimización de precios
- Salud: genómica, experiencia del paciente y fraude en reclamaciones
- Petróleo y gas, telecomunicaciones y servicios financieros
Al terminar: El participante identifica casos de uso aplicables a su propia industria.
Posicionar el BI como la disciplina donde Big Data potencia la analítica desde lo descriptivo hacia lo prescriptivo.
- Qué es Business Intelligence y analítica tradicional vs avanzada
- Métodos de BI y mejores prácticas de adopción
- Data warehouses: cargas, esquemas y datos históricos
- Evolución de BI y Analytics de 1.0 a 4.0
Al terminar: El participante ubica la madurez analítica actual de su organización.
Entregar un marco de proyecto reproducible para iniciativas de minería de datos.
- Las seis fases de CRISP-DM
- Comprensión del negocio como fase explícita
- Comparación con la metodología SEMMA
- Dinámica iterativa del modelado
Al terminar: El participante estructura un proyecto de datos con fases y entregables claros.
Recorrer el espectro analítico y los algoritmos que lo sostienen, junto al perfil del analista.
- Análisis descriptivo, predictivo, prescriptivo y asistido
- Aprendizaje supervisado: regresión, árboles y redes neuronales
- Aprendizaje no supervisado: agrupamiento y asociación
- Habilidades requeridas para el análisis de datos
Al terminar: El participante elige el tipo de análisis adecuado a cada pregunta de negocio.
Proporcionar el mapa conceptual de las plataformas técnicas que sustentan el procesamiento masivo.
- Arquitectura de referencia NIST (NBDRA) y sus seis componentes
- Arquitectura Big Data propuesta por Microsoft
- Arquitectura MapReduce con ejemplos de ejecución
- Arquitecturas NoSQL: clave-valor, columnas, documentos y grafos
- Stream Computing y procesamiento de flujo continuo
Al terminar: El participante compara arquitecturas y justifica una elección técnica.
Presentar el ecosistema open source y la nube como capa habilitadora del Big Data moderno.
- Frameworks de Apache: Hadoop/HDFS, Storm, Spark, Kafka y Cassandra
- Otros frameworks: Elasticsearch, MongoDB, Python y R
- Cloud computing: IaaS, PaaS y SaaS; público, privado e híbrido
- Servicios Big Data de AWS, Azure, Oracle Cloud y GCP
Al terminar: El participante selecciona plataformas según elasticidad, gobierno y costo.
Alineada conNIST Big Data Reference Architecture (NBDRA)CRISP-DMSEMMA
Antes de decidir
Preguntas frecuentes
"Gabriel fue mi Coach Ágil para certificarme como Scrum Master. Es una persona con un excelente dominio del tema, siempre colaborativo y dispuesto a resolver cada una de mis dudas."
Nivel de entrada: con base en el tema. Si tienes duda, la primera sesión 1:1 sirve para evaluarlo.
Tienes un segundo intento incluido sin cargo adicional. CertiProf vende uno; nosotros incluimos dos. Antes del segundo intento hacemos una sesión de repaso enfocada en tus dominios débiles.
El temario está en clases pregrabadas para que avances a tu ritmo. Lo vivo son las 2 sesiones 1:1 de 30 minutos con un experto y la sesión grupal semanal de práctica. Si faltas a la grupal, queda grabada en la comunidad.
6 meses de acceso a las clases, la comunidad Skool, el material oficial CertiProf y el material AgileNext. Los intentos de examen deben usarse dentro de ese periodo.
Sí. Cada certificación se adquiere por separado con una inversión de USD 150. Las rutas son una recomendación de orden, no un paquete obligatorio.
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USD 150 · acceso 6 meses · 2 intentos de examen. Te contactamos en menos de 24 horas para darte acceso a la comunidad y agendar tu primera sesión.
