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Alumnos

Plan de estudios de Curso data science y análisis de datos

CURSO DATA SCIENCE Y ANÁLISIS DE DATOS. Especialízate en el ámbito de la ciencia de datos y conoce todo sobre las bases de datos, los análisis de estos y la realización de informes sobre las conclusiones de este tipo de análisis. Aprovecha el potencial de los datos en tu compañía gracias a la realización del Curso Data Science y Análisis de Datos

Resumen salidas profesionales
de Curso data science y análisis de datos
La creciente cantidad de datos y el desarrollo del Internet de las Cosas (IoT), hacen cada vez más presentes los conceptos de Big Data y Business Intelligence en los entornos empresariales, donde el científico de datos tiene un papel fundamental en la explotación de estos datos. Con esta acción formativa podrá ponerse a la vanguardia en el uso de las nuevas tecnologías y algoritmos de análisis que le permitirán desarrollar las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz, permitiéndole un soporte de ayuda en la toma de decisiones estratégicas y optimizando costes. En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.
Objetivos
de Curso data science y análisis de datos
Analista de datos Data Sciencist Experto en Big Data Consultor de proyectos Big Data Chief Data Officer (CDO)
Salidas profesionales
de Curso data science y análisis de datos
Analista de datos Data Sciencist Experto en Big Data Consultor de proyectos Big Data Chief Data Officer (CDO)
Para qué te prepara
el Curso data science y análisis de datos
Con este curso Curso en Data Science y Análisis de datos aprenderás a explotar los datos masivos haciendo uso de las técnicas estadísticas y lenguajes de programación más usados en un entorno de Big Data. Serás capaz de visualizar resultados y aplicar algoritmos propios de la ciencia de datos mediante Python y R permitiéndote tomar decisiones estratégicas y optimizar los cálculos.
A quién va dirigido
el Curso data science y análisis de datos
El CURSO EN DATA SCIENCE Y ANÁLISIS DE DATOS está dirigido a cualquier persona interesada en formar parte del entorno de la tecnología que engloba el Big Data, especializándose en el análisis y explotación de los datos, así como a profesionales que deseen seguir formándose en un sector cada vez más demandado.
Metodología
de Curso data science y análisis de datos
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso data science y análisis de datos

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  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  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
  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
  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
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

Titulación de Curso data science y análisis de datos

Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM) “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.” Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Experto Data Science Analisis DatosExperto Data Science Analisis Datos
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* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Información complementaria

Curso Data Science y Análisis de Datos

Los datos han adquirido una importancia relevante en los últimos años, cada vez encontramos más presentes el ámbito del Big Data y de la BI en los sectores empresariales, las empresas están cada vez necesitando más profesionales especializados en la ciencia de datos, es esta la razón por la que te ofrecemos el siguiente Curso Data Science y Análisis de Datos

Euroinnova International Online Education pone a tu disposición una formación especializada, consiguiendo trabajar con bases de datos con altos volúmenes de información, utilizar las tecnologías más innovadoras y desarrollar unas habilidades analíticas con las que determinar información clave para las empresas desde grandes bases de datos. Esto y mucho más será posible estudiarlo con el Curso Online en Data Science

CURSO DATA SCIENCE Y ANÁLISIS DE DATOS

Especialízate en ciencia de datos junto a Euroinnova 

La ciencia de datos enfoca su objeto de estudio en la investigación y el estudio de los datos para conseguir cierta información útil para las empresas. La ciencia de datos se puede entender como una ciencia multidisciplinar que utiliza técnicas de distintos campos como por ejemplo la estadística, las matemáticas, la ingeniería o la inteligencia artificial.

Una de las principales razones por la que se emplea la ciencia de datos es para extraer información veraz y eficiente en base a un determinado tema. La gran mayoría de las empresas del mercado actual la aplican para conocer más en profundidad a sus consumidores y poder adaptar su oferta a las necesidades y demandas.

Con el paso de los años, la ciencia de datos va a experimentar un gran desarrollo gracias en parte a la continua apuesta por las nuevas tecnologías y los avances informáticos. Todos estos procesos nos van a brindar nuevas oportunidades.

¿En qué consiste el data mining?

El término de data mining o su traducción al español como minería de datos se define como una serie de técnicas, acciones y tecnología que nos permiten diseñar patrones de comportamiento repetidos de manera continua y ubicados en grandes bloques de datos.

La minería de datos es una especie de sistema que nos ayuda a entender y segmentar grandes bases de datos para transformar esa información en una útil y de buena ampliación. Es decir, el data mining es un paso más en el proceso de tratamiento de la información y los datos.

Para que se lleve a cabo el data mining con éxito, se han de seguir una serie de etapas que son imprescindibles:

  1. Definición de los objetivos: desde este momento se inicia todo el proceso y se establecen qué objetivos se deben seguir y en qué tiempo hay que cumplirlos.
  2. Preparación de los datos: esta fase se encarga de la recolección de los datos, la búsqueda de información relevante y la limpieza de estos. De esta forma, nos quedaremos con aquellos datos que verdaderamente son importantes y nos interesan aplicar en nuestro estudio.
  3. Identificación del modelo: una vez que se han recabado todos los datos, se procede con la determinación del modelo que se va a emplear para terminar el proceso de data mining.
  4. Análisis y evaluación: se lleva a cabo una primera muestra del modelo seleccionado para observar qué resultado se obtienen- Tras ello, se procede con la comprobación de los resultados y se repite el proceso.
  5. Resultados: una vez que hemos analizado y evaluado los resultados, se pueden tomar decisiones con una mayor certeza y confianza.

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Euroinnova pone a tu disposición el siguiente Curso Data Science y Análisis de Datos para que puedas dar un salto en tu carrera laboral, tras su realización recibirás una titulación expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM) con el que poder respaldar tu formación. 

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