La ciencia de datos es una disciplina que combina el uso de la estadística, la informática y el conocimiento del dominio para extraer información valiosa de los datos. La ciencia de datos se ha convertido en una herramienta imprescindible para las empresas y organizaciones que quieren mejorar su toma de decisiones, su innovación y su competitividad. En Data analytics, aprenderás los conceptos básicos de la ciencia de datos, las herramientas necesarias para el análisis de datos como puede ser el uso de Python y sus principales librerías para el análisis de datos, como NumPy, Pandas, Matplotlib o Scikit-learn, y cómo aplicarlas a diferentes casos prácticos. Además, conocerás los aspectos legales que debes tener en cuenta para proteger los datos y la privacidad.
Data Analytics
Desarrollo de Big Data y Business Intelligence
25 h
Presentación
Objetivos
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Conocer qué es la ciencia de datos y cuáles son sus aplicaciones y beneficios.
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Aprender a usar Python, uno de los lenguajes más populares y versátiles para el análisis de datos.
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Familiarizar las principales librerías de Python para el análisis de datos.
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Aprender a usar MongoDB y Hadoop, dos sistemas que facilitan el manejo de datos no estructurados o distribuidos.
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Aplicar los conocimientos adquiridos a diferentes casos prácticos.
Índice de contenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
1. ¿Qué es la ciencia de datos?
2. Herramientas necesarias para el científico de datos
3. Data Science & Cloud Compunting
4. Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
1. Introducción a Python
2. ¿Qué necesitas?
3. Librerías para el análisis de datos en Python
4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE LOS DATOS
1. Inteligencia Analítica de negocios
2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
3. Presentación de resultados
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