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100% Online
150 H
Flexibilidad horaria
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Claustro
- Metodología
- Titulación
- Opiniones
Descripción
El mundo del Big Data crece de manera agigantada, dando lugar a un mercado laboral con una extensa demanda en los distintos sectores en los que actúa la Ciencia de Datos. Las empresas necesitan personal cualificado capaz de analizar y procesar datos que permitan la realización e implantación de sus estrategias de forma exitosa. ¡Con la realización de este Curso Data Science y Análisis de Datos serás un experto analista de datos y data sciencist!
¿A quién va dirigido?
Objetivos
- Analista de datosData SciencistExperto en Big DataConsultor de proyectos Big DataChief Data Officer (CDO)
Salidas Profesionales
Temario
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
- Aspectos legales en Protección de Datos
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL Una base de datos relacional
- ¿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
- ¿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
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
¿Con quién vas a aprender? Conoce al claustro
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR. Doctorando en Tecnologías de la Información por la UGR. Cuenta con amplia experiencia como Científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.
Rafael Marín
Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR), con un Curso Superior en Ciberseguridad, Business Intelligence y Big Data. Apasionado de la informática y de las nuevas tecnologías, cuenta con 10 años de experiencia y vocación en el ámbito TIC y la programación de software. Experto en Desarrollo web, Programación de aplicaciones, Análisis de datos, Big Data, Ciberseguridad y Diseño y experiencia de usuario (UX/UI).
Bibiana Moreno Leyva
CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en Desarrollo de Aplicaciones Informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.
¿Qué dicen de INESEM los que han realizado el curso?
Estaba buscando una formación para introducirme en Data Science y Análisis de Datos. El temario, la duración y el precio de este curso me resultaron fantásticos. Esta formación me ha permitido adentrarme en el universo del análisis de datos y poder seguir avanzando en mis conocimientos. He obtenido una visión general sobre este campo y he podido particularizar en algunos temas como el lenguaje R y las posibilidades que ofrece Phyton como herramienta. Recomendado 100%.
Estoy explorando este campo profesional y quería formarme un poco más. He obtenido una visión de conjunto sobre el análisis de datos. Los videotutoriales y las pruebas de evaluación me han ayudado mucho. Lo recomendaría.
Recomendaría este curso para todo el que quiera iniciarse en el mundo del data science. He obtenido una visión global de las funciones de un científico de datos y he profundizado en el entorno de trabajo con el software utilizado. La documentación del curso enviada por correo ordinario, así como el resto de materiales me han sido de gran ayuda. También destacar la labor del equipo docente, y la actualización de los contenidos.
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Curso en Data Science y Análisis de Datos
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