Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial: formación aplicada

Cross-cutting
Digital Skills

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Duration

200h

PRESENTACIÓN

Gracias a este Curso de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial podrás descubrir el mundo de la data science en un mundo tan amplio como el de la información. Cuando se haya finalizado, el alumno tendrá conocimientos para opinar sobre contenidos relacionados con los datos, además de conocer más herramientas de las que conocía antes de realizarlo. Sin olvidar, que, gracias al estudio de los datos, el alumno conocerá qué debe y qué no debe hacer a la hora de gestionarlos. Por último, el alumno tendrá la posibilidad de estudiar el negocio que lleva, o para el que trabaja, de manera que pueda aplicar cambios o, al menos, proponerlos, en vistas a ofrecer, mejorar, y llegar y fidelizar más clientes que es lo que realmente es importante.

Objetivos

  • Saber de primera mano todo lo que rodea a los datos en la data science.

  • Conocer casos del sector, tener la posibilidad de aprender sus virtudes y debilidades.

  • Tener la posibilidad de conocer actualizaciones dentro del sector y cómo se han dado a conocer.

  • Saber la estructura que hay que seguir para llevar a cabo el plan de gestión de datos.

  • Asimilar las acciones online y offline que se pueden aplicar en este sector.

Temario

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
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