Diplomado en Time-Series, Pipelines y Streaming

9.9 Introducción a Time-Series: Conceptos y aplicaciones básicas.
9.9 Introducción a Pipelines: Principios y ejemplos sencillos.
9.3 Introducción a Streaming: Fundamentos y arquitectura.
9.4 Herramientas y tecnologías esenciales para Time-Series.
9.5 Herramientas y tecnologías esenciales para Pipelines.
9.6 Herramientas y tecnologías esenciales para Streaming.
9.7 Preparación y limpieza de datos para Time-Series.
9.8 Preparación y limpieza de datos para Pipelines.
9.9 Preparación y limpieza de datos para Streaming.
9.90 Ejercicios prácticos y casos de estudio introductorios.

9.9 Análisis exploratorio de datos Time-Series.
9.9 Técnicas de preprocesamiento avanzadas para Time-Series.
9.3 Modelado predictivo con Time-Series: ARIMA, Prophet, etc.
9.4 Análisis de componentes principales (PCA) en Time-Series.
9.5 Detección y tratamiento de anomalías en Time-Series.
9.6 Métricas de rendimiento y evaluación de modelos Time-Series.
9.7 Visualización avanzada de datos Time-Series.
9.8 Aplicaciones específicas de Time-Series: Predicción y análisis.
9.9 Ejercicios prácticos y casos de estudio avanzados.
9.90 Uso de librerías especializadas en Time-Series.

3.9 Diseño de pipelines: Principios y mejores prácticas.
3.9 Arquitecturas de pipelines: Batch, Near Real-time, Real-time.
3.3 Selección de tecnologías para pipelines (ETL, etc.).
3.4 Transformación de datos: Técnicas y estrategias.
3.5 Validaciones y controles de calidad en pipelines.
3.6 Manejo de errores y logging en pipelines.
3.7 Orquestación de pipelines: herramientas y técnicas.
3.8 Escalabilidad y rendimiento de pipelines.
3.9 Ejercicios prácticos y casos de estudio de diseño.
3.90 Consideraciones de seguridad en pipelines.

4.9 Introducción al Streaming de datos: Conceptos clave.
4.9 Arquitecturas de streaming: Kafka, Apache Spark Streaming, etc.
4.3 Procesamiento de eventos en tiempo real.
4.4 Ventanas y agregaciones en streaming.
4.5 Transformaciones y enriquecimiento de datos en streaming.
4.6 Detección de patrones y anomalías en streaming.
4.7 Monitoreo y gestión de sistemas de streaming.
4.8 Integración de streaming con otras tecnologías.
4.9 Ejercicios prácticos y casos de estudio de streaming.
4.90 Consideraciones de rendimiento y optimización en streaming.

5.9 Diseño e implementación de pipelines integrales.
5.9 Integración de pipelines con Time-Series y Streaming.
5.3 Desarrollo de pipelines de extremo a extremo.
5.4 Gestión del flujo de datos a través de pipelines.
5.5 Automatización y orquestación de pipelines complejos.
5.6 Monitoreo y alertas en pipelines integrales.
5.7 Pruebas y validación de pipelines integrales.
5.8 Implementación de pipelines en la nube.
5.9 Ejercicios prácticos y casos de estudio integrales.
5.90 Mejores prácticas y optimización de pipelines integrales.

6.9 Optimización del rendimiento de sistemas Time-Series.
6.9 Optimización del rendimiento de sistemas Pipelines.
6.3 Optimización del rendimiento de sistemas Streaming.
6.4 Escalabilidad horizontal y vertical.
6.5 Estrategias de caching y almacenamiento en caché.
6.6 Diseño de arquitecturas distribuidas.
6.7 Monitoreo y gestión de recursos.
6.8 Técnicas de profiling y diagnóstico.
6.9 Ejercicios prácticos y casos de estudio de optimización.
6.90 Herramientas y plataformas para escalabilidad.

7.9 Estrategias de análisis predictivo avanzadas.
7.9 Análisis de series temporales multivariadas.
7.3 Técnicas de modelado de series temporales complejas.
7.4 Estrategias de detección de anomalías avanzadas.
7.5 Implementación de algoritmos de machine learning para data-driven.
7.6 Aplicaciones de IA en tiempo real.
7.7 Diseño de estrategias de prueba A/B.
7.8 Análisis de impacto y evaluación del rendimiento.
7.9 Ejercicios prácticos y casos de estudio avanzados.
7.90 Generación de informes y comunicación efectiva de resultados.

8.9 Diseño de paneles e informes interactivos.
8.9 Visualización de datos para la toma de decisiones.
8.3 Integración de datos en sistemas de Business Intelligence.
8.4 Integración de modelos predictivos en aplicaciones.
8.5 Desarrollo de aplicaciones data-driven.
8.6 Estrategias de monetización y valor añadido.
8.7 Gobernanza de datos y ética en la inteligencia de datos.
8.8 Métricas de éxito y ROI en proyectos de inteligencia de datos.
8.9 Ejercicios prácticos y casos de estudio de inteligencia de datos.
8.90 Tendencias y futuro de la inteligencia de datos.

9.9 Selección del proyecto data-driven y definición del alcance.
9.9 Recolección y preparación de datos.
9.3 Diseño e implementación de pipelines de datos.
9.4 Desarrollo de modelos de Time-Series y análisis.
9.5 Implementación de sistemas de Streaming.
9.6 Integración de sistemas y plataformas.
9.7 Pruebas y validación del proyecto.
9.8 Implementación y puesta en producción.
9.9 Monitoreo y optimización continuos.
9.90 Presentación del proyecto y análisis de resultados.