Diplomado en Análisis de Datos
Gracias a este Diplomado en Análisis de Datos comprenderás una de las disciplinas fundamentales en el entorno actual que nos encontramos del Big Data. Empezarás con una introducción a los conceptos clave, y después a las herramientas y técnicas necesarias para el análisis y procesamiento de datos. Desde las bases de datos relacionales y NoSQL hasta el uso de Python y R como lenguajes de programación para el análisis de datos, se abordan temas como el preprocesamiento, la inferencia, estadística y la presentación de resultados. Al finalizar este curso, los participantes estarán preparados para enfrentar los desafíos del análisis de datos y aplicar las técnicas necesarias.
Además, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
Duración
3 meses
A quién va dirigido
Este Diplomado en Análisis de Datos está diseñado para profesionales y estudiantes interesados en adquirir conocimientos en análisis de datos y ciencias de datos. Es especialmente relevante para analistas de datos, business intelligence, profesionales de marketing y cualquier persona que quiera comenzar su carrera en este campo.
Aprenderás a
Este Diplomado en Análisis de Datos te prepara para aplicar eficazmente técnicas de análisis y procesamiento de datos en entornos del Big Data. Aprenderás a utilizar bases de datos relacionales y NoSQL, realizar diferentes consultas SQL, trabajar con MongoDB y utilizar Python y R, además de aplicar otras técnicas de procesamiento de datos. Al finalizar estarás preparado para enfrentarte a los desafíos en el análisis de datos.
Campo Laboral
Las salidas profesionales de este Diplomado en Análisis de Datos aparte de brindar un perfil con capacidades informáticas, podrás desempeñarte como analista de datos, especialista en business intelligence, consultor de datos o analista de marketing. Además, podrás trabajar en otros sectores como finanzas, salud, comercio electrónico o aplicarlo en investigación científica.
Plan de estudios
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
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta 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 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
También te puede interesar