La ciencia de datos es una disciplina que combina el uso de la estadística, the informática and the knowledge 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 decisions, su innovación and his competitiveness. 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
Data analytics va dirigido a todas aquellas personas que quieran iniciarse en el mundo de la ciencia de datos y el análisis de datos. No se requieren conocimientos previos de programación o estadística, aunque se recomienda tener una base matemática y lógica. El curso está pensado para ofrecer una introducción teórica y práctica a la ciencia de datos.
25 hours
Desarrollo de Big Data y Business Intelligence
Course objectives
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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 knowledge adquiridos a diferentes casos prácticos.
What does it prepare you for?
Data analytics te prepara para convertirte en un científico de datos capaz de manejar, analizar e interpretar los datos con Python y otras tools. Al finalizar el curso, serás capaz de realizar proyectos de ciencia de datos desde cero, utilizando las técnicas y metodologías más adecuadas para cada caso. También serás capaz de comunicar los resultados de tus análisis de forma clara y efectiva, utilizando gráficos, tablas o informes.
Teaching units
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