Ciencia de Datos

Sectorial

Competencias Digitales

Programación

Duración

130h

PRESENTACIÓN

Gracias a este Diplomado en Ciencia de Datos tendrás conocimientos profundos, desde los fundamentos de la Ciencia de Datos, hasta la aplicación práctica de herramientas clave. El enfoque en bases de datos relacionales y NoSQL, junto con el análisis de datos en Python y R, proporciona una visión equilibrada. La inclusión de MongoDB y el uso de lenguajes de programación como Python y R refuerza la aplicabilidad práctica. Además, la atención en el preprocesamiento y procesamiento de datos, con énfasis en ETL (Extracción, Transformación y Carga) y pruebas de hipótesis, te preparará bastante para los desafíos en los proyectos que tengas de Ciencia de Datos. Además, contarás con un equipo docente especializado en la materia.

Objetivos

Comprender los fundamentos de la Ciencia de Datos y las herramientas esenciales.
Profundizar en bases de datos relacionales, abordando modelos, claves, e índices.
Explorar bases de datos NoSQL, comparando con las relaciones y aplicando el teorema de CAP.
Adquirir habilidades prácticas con MongoDB, desde la instalación hasta consultas avanzadas.
Aplicar Python para el análisis de datos y entender su integración con MongoDB y Hadoop.
Dominar R como herramienta para Big Data, explorando tipos de datos y estadísticas predictivas.
Asimilar técnicas de preprocesamiento y procesamiento de datos, incluyendo ETL y pruebas de hipótesis.

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 UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES 1. Modelo de datos 2. Tipos de datos 3. Claves primarias 4. Índices 5. El valor NULL 6. Claves ajenas 7. Vistas 8. Lenguaje de descripción de datos (DDL) 9. Lenguaje de control de datos (DCL) UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE 1. ¿Qué es una base de datos NoSQL? 2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL 3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP 4. Sistemas de Bases de datos NoSQL UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB 1. ¿Qué es MongoDB? 2. Funcionamiento y usos de MongoDB 3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y Shell de comandos 4. Creando nuestra primera base de datos NoSQL: Modelo e inserción de datos 5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update 6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos 7. Consulta de datos en MongoDB UNIDAD DIDÁCTICA 5. 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 6. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA 1. Introducción a R 2. ¿Qué necesitas? 3. Tipos de datos 4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R 5. Integración de R en Hadoop UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS 1. Obtención y limpieza de los datos (ETL) 2. Inferencia estadística 3. Modelos de regresión 4. Pruebas de hipótesis UNIDAD DIDÁCTICA 8. 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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