Programa del Curso

Introducción

  • El proceso Data Science
  • Funciones y responsabilidades de un científico de datos

Preparación del entorno de desarrollo

  • Bibliotecas, frameworks, lenguajes y herramientas
  • Desarrollo local
  • Desarrollo colaborativo basado en la web

Recogida de datos

  • Diferentes tipos de datos
    • Estructurado
      • Bases de datos locales
      • Database Conectores
      • Formatos comunes: xlxs, XML, Json, csv, ...
    • No estructurado
      • Clics, censores, smartphones
      • Apis
      • Internet of Things (IoT)
      • Documentos, fotografías, vídeos, sonidos
  • Caso práctico: Recopilación continua de grandes cantidades de datos no estructurados

Almacenamiento de datos

  • Bases de datos relacionales
  • Bases de datos no relacionales
  • Hadoop: Sistema de Archivos Distribuido (HDFS)
  • Spark: conjunto de datos distribuidos resistente (RDD)
  • Almacenamiento en la nube

Preparación de datos

  • Ingestión, selección, limpieza y transformación
  • Garantizar la calidad de los datos: corrección, significado y seguridad
  • Informes de excepciones

Languages utilizado para Preparación, Procesamiento y Análisis

  • Lenguaje R
    • Introducción a R
    • Manipulación de datos, cálculo y visualización gráfica
  • Python
    • Introducción a Python
    • Manipulación, procesamiento, limpieza y procesamiento de datos

Análisis de datos

  • Análisis exploratorio
    • Estadísticas básicas
    • Visualizaciones de borrador
    • Comprender los datos
  • Causalidad
  • Características y transformaciones
  • Machine Learning
    • Supervisado vs no supervisado
    • Cuándo usar qué modelo
  • Natural Language Processing (NLP)

Data Visualization

  • Prácticas recomendadas
  • Seleccionar el gráfico correcto para los datos correctos
  • Paletas de colores
  • Llevándolo al siguiente nivel
    • Paneles
    • Visualizaciones interactivas
  • Storytelling con datos

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Una comprensión general de los conceptos de bases de datos
  • Conocimientos básicos de estadística
 35 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (2)

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