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Uno de los aspectos decisivos a la hora de realizar cualquier proyecto de data science son los datos. En muchas ocasiones, estos datos no reciben la atención que realmente necesitan y encontramos datos incompletos, duplicados y, en definitiva, de poca calidad. Es muy importante contar con datos de calidad ya que éstos son la base del proceso y sin ellos ningún proyecto de ciencia de datos puede salir adelante.
Este curso en preprocesamiento y análisis de datos te prepara en todas las etapas donde intervienen los datos. Desde la recolección de estos a partir de bases de datos (relacionales y no relacionales) pasando por las bases del procesamiento para mejorar la calidad de estos, el análisis usando Python y R y acabando con el reporte de los resultados finales.
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Para qué te prepara
Este curso online en preprocesamiento y análisis de datos te prepara para desenvolverte en todas las etapas de un proyecto de ciencia de datos donde estén implicados los datos. Con él, aprenderás las bases de la programación en Python y R, cómo manejar los datos que se almacenan en bases relacionales y NoSQL, qué paquetes nos ayudan con el análisis de los datos y finalmente cómo presentar los resultados obtenidos.
Objetivos
-Conocer qué es la ciencia de datos.
-Introducir los lenguajes de programación Python y R.
-Conocer las bases de datos relacionales y no relacionales.
-Obtención, preprocesamiento y análisis de los datos.
-Presentación de resultados.
A quién va dirigido
El curso en preprocesamiento y análisis de datos está dirigido a cualquier persona interesada en introducirse en el mundo de la ciencia y la analítica de datos. Este curso también es de gran utilidad para profesionales que deseen introducirse en el preprocesamiento y análisis de datos, seguir formándose o actualizar sus conocimientos en esta área
Salidas Profesionales
Con la realización de este Curso en Preprocesamiento y Análisis de Datos desarrollarás tu carrera profesional en el ámbito de la ciencia de datos en general. Especialmente, este curso te preparará para desempeñar dos de las funciones fundamentales en todo proyecto: analista de datos y experto en preprocesado de los mismos.
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 Computing
- Aspectos legales en Protección de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta de SQL
- MySQL. Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relacionales Vs Bases de datos NoSQL
- Tipos de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- 3. Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EL LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN R
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
- Integración de R en Spark
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- 1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
Titulación
Titulación Universitaria:
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