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Curso en Data Science y Análisis de Datos
Abierta
Online
150 H
BECA
25 %
Precio: 360 EUR
AHORA: 270 EUR
Hasta el 12/09/2024
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!
Cuota
270 €
Resto de plazos: 270 €/mes
Presentación
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!
Con reconocimiento de:
plan de estudios
Para qué te prepara
Con este Curso Data Science y Análisis de datos aprenderás a explotar los datos masivos haciendo uso de las técnicas estadísticas y lenguajes de programación más usados en un entorno de Big Data. Serás capaz de visualizar resultados y aplicar algoritmos propios de la ciencia de datos mediante Python y R permitiéndote tomar decisiones estratégicas y optimizar los cálculos.
Objetivos
- Conocer qué es la Ciencia de Datos, y la importancia de almacenar y extraer información.
- Aprender las herramientas Data Science y Cloud Computing.
- Conocer las bases de Datos NoSQL y su funcionamiento.
- Aprender a usar Phyton en el Análisis de Datos
- Usar R como herramienta para Big Data.
- Realizar el procesamiento de datos adecuadamente para el análisis.
A quién va dirigido
El Curso Data Science y Análisis de Datos está dirigido a cualquier persona interesada en formar parte del entorno de la tecnología que engloba el Big Data, especializándose en el análisis y explotación de los datos, así como a profesionales que deseen seguir formándose en un sector cada vez más demandado.
Salidas Profesionales
Con la realización del Curso Data Science y Análisis de Datos podrás desarrollar tu carrera profesional como analista de datos, data sciencist, experto en Big Data o consultor de proyectos Big Data. Es decir, perfiles profesionales capaces de permitir a las organizaciones su crecimiento y expansión.
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
metodología
Campus virtual
Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.
Materiales didácticos
Apoyo al alumno durante su formación.
Material Adicional
Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.
Centro de atención al estudiante (CAE)
Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.
INESEM emplea
Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.
Comunidad
Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.
Revista Digital INESEM
Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.
Master Class INESEM
Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.
Clases online
Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.
becas
Becas y financiación
Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Inesem.
Si aún tienes dudas solicita ahora información para beneficiarte de nuestras becas y financiación.
Financiación 100% sin intereses
Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el
Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 958 050 205 o vía
email
en formacion@inesem.es
* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
* Becas no aplicables a formación programada.
titulación
Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM) “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
![Titulacion de INESEM]( "Titulacion de INESEM")
Titulación:
claustro
Claustro de profesores:
Daniel Cabrera
Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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Administrador de sistemas durante más de 15 años, gestor de plataformas de alta capacidad, escalabilidad y rendimiento. Siempre a la última en todo lo relacionado con tecnologías Cloud, DevOps, SER, etc.
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.
Leer más
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).
Leer más
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.
Leer más
Opiniones de los alumnos
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%.
José María A. B.
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.
Enrique V. T.
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.
Fernando C. S.
Dónde realizan las prácticas nuestros alumnos:
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En la era digital, en la que se empieza a dar valor a conceptos tan abstractos como el engagement, la experiencia de usuario o la viralidad, es esencial para las empresas conseguir datos exactos que las orienten en su crecimiento. El Data Science y/o análisis de datos es una disciplina en auge cuyo objetivo es analizar y entender las grandes cantidades de datos resultantes del rastro digital que los usuarios vamos dejando en internet. Con el Curso de Análisis de Datos, el alumno conocerá las última técnicas y herramientas para proporcionar a las empresas los datos más relevantes tanto internos como del contexto en el que se desarrollan.
La Data Science es una ciencia multidisciplinar, esto significa que cubre diferentes campos de estudio y disciplinas, por este motivo los profesionales expertos en este campo adquirirán unos conocimientos en ingeniería de datos, matemáticas, estadística o informática, entre otras. El científico de datos deberán de realizar el análisis de grandes volúmenes de datos con el objetivo de sacar conclusiones e información clave de ellos. Para ello suelen ser utilizadas diferentes tecnologías.
Entre las principales técnicas que utilizan estos profesionales podemos destacar las siguientes:
- Business Analytics, el objetivo es obtener unos datos clave para conocer el funcionamiento de una empresa y los resultados que se están alcanzando a través de los grandes volúmenes de datos que recoge.
- Gestión de datos, gracias a esta actividad conseguimos determinar una estadística sobre un campo determinado dentro de los datos con los que se trabaja.
- Data Analytics, en este caso las conclusiones a las que se llegan con el análisis de los datos se materializan en decisiones sobre la actividad empresarial.
¿Por qué las empresas del futuro dependen de los expertos en análisis de datos?
En un mercado cada vez más digitalizado y globalizado, no hay límites para la competencia y solo conseguiremos destacar si sabemos qué ofrecer, cómo ofrecerlo, cuándo hacerlo y a quién. Esto no es tarea sencilla, ya que cada segmento de usuario se divide a su vez en grupos y nichos a los que necesitamos llegar. El cómo hacerlo será tarea del analista de datos, quien se encargará de recoger todos los datos obtenidos del trabajo de minería; analizarlos, cruzarlos y sacar valiosas conclusiones.
Estudiar nuestro Curso Data Science y Análisis de Datos te permitirá convertirte en todo un profesional en este campo profesional, las empresas demandan a estos profesionales especializados en la ciencia de datos porque pueden tener previsiones sobre el futuro de la compañía gracias a los análisis de datos. Con esta actividad se pueden tener en cuenta todas las variables de registro de datos dentro de una compañía, la detección de ineficiencias, así como de oportunidades pueden ayudarnos a optimizar el funcionamiento de una empresa, aumentar su rendimiento, beneficios y dar nuevas soluciones.
Cómo se puede ver la importancia del análisis de datos es clave en las empresas y contar con profesionales expertos en este campo profesional será posible gracias a formaciones como la ofrecida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM).
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