1.- Infraestructura Hadoop/Spark

2.- Programación SCALA, R y Python

3.- Nube VS ON-Premise

4.- Arquitecturas del lago de datos

5.- Negocio: determinar sus grandes preguntas

6.- Análisis estadístico en datos.

7.- Técnicas de preparación de datos

8.- Limpieza de datos.

9.- Base de datos.

10.- Metodologías usadas en Big Data.

11.- Gobierno de datos.

12.- Redes sociales y noticias digitales.

13.- Análisis de documentos.

14.- Análitica avanzada y machine learning.

15.- Visualización de datos.

16.- Recursos humanos y modelos de trabajo.

17.- Costeo y diseño de un plan de trabajo