Especialización en Análisis de Datos

Gracias a este Curso de Especialización en Análisis de Datos, te sumergirás en el mundo del big data, en específico de la parte de ciencia de datos y el procesamiento de grandes volúmenes de información. Aprenderás desde los fundamentos de bases de datos relacionales y NoSQL con el objetivo de tener esa versatilidad y elegir la base de datos más adecuada para un proyecto específico. También harás uso de herramientas como Python, R, MongoDB, Hadoop. Estudiarás también el data mining, para poder tomar decisiones informadas a partir de los datos extraídos del Big Data, además de optimizarlos y usarlos de forma eficiente. También, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
Duración
6 meses
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Especialización en Análisis de Datos

A quién va dirigido

Este Curso de Especialización en Análisis de Datos está diseñado para profesionales y estudiantes de informática, ciencia de datos, estadísticas y áreas afines. También es ideal para empresarios/as y emprendedores/as interesados en aprovechar el Big Data para extraer datos y mejorar la toma de decisiones en tu empresa.

Aprenderás a

Este Curso de Especialización en Análisis de Datos te prepara para enfrentar los retos del mundo de la ciencia de datos y Big Data, dotándote de las habilidades necesarias para recopilar, analizar y presentar información relevante en diversos sectores como negocios, salud, marketing y tecnología. Al finalizar, estarás listo/a para desempeñarte como analista de datos, científico de datos, consultor de Big Data o emprender proyectos de análisis de datos.

Campo Laboral

Los/as estudiantes que completen este Curso de Especialización en Análisis de Datos podrán acceder a una amplia gama de oportunidades laborales. Puedes trabajar como analista de datos, científico de datos, ingeniero de datos, consultor en Big Data o desarrollar tu propia empresa de análisis de datos. También podrás contribuir a la toma de decisiones en cualquier industria.
Plan de estudios

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS DE DATOS

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 Computing

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional

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

MÓDULO 2. BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ECOSISTEMA HADOOP

  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark

UNIDAD DIDÁCTICA 6. WEKA Y DATA MINING

  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
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