Data Analytics

Sectorial
Competencias Digitales

Programación

Duración

25h

PRESENTACIÓN

La ciencia de datos es una disciplina que combina el uso de la estadística, la informática y el conocimiento del 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 decisiones, su innovación y su competitividad. 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.

Objetivos

  • Conocer qué es la ciencia de datos y cuáles son sus aplicaciones y beneficios.

  • Aprender a usar Python, uno de los lenguajes más populares y versátiles para el análisis de datos.

  • Familiarizar las principales librerías de Python para el análisis de datos.

  • Aprender a usar MongoDB y Hadoop, dos sistemas que facilitan el manejo de datos no estructurados o distribuidos.

  • Aplicar los conocimientos adquiridos a diferentes casos prácticos.

Temario

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

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