Especialización en Análisis de Datos

Duración

6 meses

Titulación

Especializaciones

Modalidad

Online

    Descripción del programa

    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.

    Este programa incluye:

    Videos

    Tutoría personalizada

    Recursos descargables

    Titulación oficial

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    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

    Metodología

    asesorias

    Integración en equipos de trabajo

    asesorias

    Trabajo en línea

    asesorias

    Asesorías y auditorías

    asesorias

    Proyecto Final

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    Validez Académica

    Campo Laboral

    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.

    Perfil de egreso

    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.
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