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Imparte:
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Modalidad:Online
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Precio:360 € Bonificable
Bonificable hasta el 100% -
Comienzo:Convocatoria Continua
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Lugar:Se imparte Online
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Duración:200 Horas
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Titulación:Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Universitaria con 8 créditos ECTS Expedida por la Universidad Antonio de Nebrija como Formación Continua (NFC) (Baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública).
Presentación
La creciente cantidad de datos y el desarrollo del Internet de las Cosas (IoT), hacen cada vez más presentes los conceptos de Data Science y el análisis de los datos en los entornos empresariales, donde el científico de datos tiene un papel fundamental en la explotación de estos datos.
Con esta acción formativa podrá ponerse a la vanguardia en el uso de las nuevas tecnologías y algoritmos de análisis que le permitirán desarrollar las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz, permitiéndole un soporte de ayuda en la toma de decisiones estratégicas y optimizando costes.
En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.
Requisitos
Ser trabajador contratado en el régimen general y enviar la documentación de matrícula. No válido para autónomos y funcionarios.
Objetivos
- Aprender a explotar los datos y visualizar los resultados mediante técnicas de Data Science y programación estadística con Python y R
- Conocer los principales algoritmos de análisis estadístico utilizados en entorno de Big Data
- Adquirir los conocimientos necesarios para el manejo de Bases de datos tanto relacionales como NoSQL
- Aprender a aplicar las técnicas de Data Mining mediante Weka.
- Descubrir la creación de cuadros de mandos (Dashboard)
Programa
MÓDULO 1. DATA SCIENCE (CIENCIA DE DATOS)
UNIDAD DIDÁCTICA 1.INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2.BASES DE DATOS RELACIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
UNIDAD DIDÁCTICA 5. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 7. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ANÁLISIS DE LOS DATOS
MÓDULO 2. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
UNIDAD DIDÁCTICA 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
Salidas profesionales
- Analista de datos
- Data Sciencist
- Experto en Big Data
- Data Miner
- Consultor de proyectos Big Data
- Chief Data Officer (CDO)
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