Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS ¿Qué es la ciencia de datos? Herramientas necesarias para el científico de datos Data Science & Cloud Compunting UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES Modelo de datos Tipos de datos Claves primarias Índices El valor NULL Claves ajenas Vistas Lenguaje de descripción de datos (DDL) Lenguaje de control de datos (DCL) UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE ¿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 UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB ¿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 UNIDAD DIDÁCTICA 5. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS Introducción a Python ¿Qué necesitas? Librerías para el análisis de datos en Python MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data UNIDAD DIDÁCTICA 6. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA Introducción a R ¿Qué necesitas? Tipos de datos Estadística Descriptiva y Predictiva con R Integración de R en Hadoop UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS Obtención y limpieza de los datos (ETL) Inferencia estadística Modelos de regresión Pruebas de hipótesis UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE LOS DATOS Inteligencia Analítica de negocios La teoría de grafos y el análisis de redes sociales Presentación de resultados