La ciencia de datos es una disciplina que combina el uso de la estadística, the informática and the knowledge from the 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 innovation 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
Desarrollo de Big Data y Business Intelligence
25 hours
Introduction
Objectives
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To find out what the 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.
Table of Contents
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