Thanks to this Curso de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial podrás descubrir el mundo de la data science en un mundo tan amplio como el de la información. Cuando se haya finalizado, el alumno tendrá conocimientos para opinar sobre contenidos relacionados con los datos, además de conocer más herramientas de las que conocía antes de realizarlo. Sin olvidar, que, gracias al estudio de los datos, el alumno conocerá qué debe y qué no debe hacer a la hora de gestionarlos. Por último, el alumno tendrá la posibilidad de estudiar el negocio que lleva, o para el que trabaja, de manera que pueda aplicar cambios o, al menos, proponerlos, en vistas a ofrecer, mejorar, y llegar y fidelizar más clientes que es lo que realmente es importante.
Cross-cutting
200 hours
Big Data
Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Este Curso de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial puede ir dirigido a propietarios de negocios que desean tomar las riendas de las bases de datos de su negocio, o que simplemente desean conocer más, para externalizar el servicio y saber de primera mano que tipo de trabajo se está realizando. Además, sirve para trabajadores del sector de la información que desean especializarse en este sector.
200 hours
Big Data
Course objectives
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Saber de primera mano todo lo que rodea a los datos en la data science.
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Conocer casos del sector, tener la posibilidad de aprender sus virtudes y debilidades.
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To have the opportunity to conocer actualizaciones dentro del sector y cómo se han dado a conocer.
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Saber la estructura que hay que seguir para llevar a cabo el plan de gestión de datos.
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Asimilar las acciones online y offline que se pueden aplicar en este sector.
What does it prepare you for?
Con este Curso de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial tendrás la posibilidad de aprender las nuevas tendencias dentro del mundo de las bases de datos dirigidas al manejo de información, la innovación y profundizando en aspectos de seguridad. Se tendrá la posibilidad de estudiar cómo llevar a cabo una base de datos en un comercio, analizando bases de datos exitosas, y por supuesto, aprendiendo de errores comunes.
Teaching units
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
¿Qué es la ciencia de datos?
Herramientas necesarias para el científico de datos
Data Science & Cloud Compunting
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
Modelo de datos
Tipos de datos
Claves primarias
Índices
El valor NULL
Claves ajenas
Vistas
Lenguaje de descripción de datos (DDL)
Lenguaje de control de datos (DCL)
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
¿Qué es una base de datos NoSQL?
Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB
¿Qué es MongoDB?
Funcionamiento y usos de MongoDB
Primeros pasos con MongoDB: Instalación y Shell de comandos
Creando nuestra primera base de datos NoSQL: Modelo e inserción de datos
Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
Introducción a Python
¿Qué necesitas?
Librerías para el análisis de datos en Python
MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 6. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
Introducción a R
¿Qué necesitas?
Tipos de datos
Estadística Descriptiva y Predictiva con R
Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
Obtención y limpieza de los datos (ETL)
Inferencia estadística
Modelos de regresión
Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE LOS DATOS
Inteligencia Analítica de negocios
La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
Presentación de resultados