Data Analytics (curso a Distancia)

Ubiqum Code Academy
A Distancia
  • Ubiqum Code Academy

4.000 

Es una formación estupenda. Enhorabuena.

LA OPINIÓN DE Sebastián Barajas Caseny
¿Quieres hablar con un asesor sobre este curso?
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Información importante

Tipología Curso
Nivel Nivel avanzado
Metodología A distancia
Horas lectivas 450 horas de estudio
Duración 6 Meses
Campus online
Tutor personal
Clases virtuales
  • Curso
  • Nivel avanzado
  • A distancia
  • 450 horas de estudio
  • Duración:
    6 Meses
  • Campus online
  • Tutor personal
  • Clases virtuales
Descripción

Emagister.com pone a tu disposición el curso de Data Analytics a Distancia, en el que pasarás de ser un principiante sin ninguna experiencia a ser un Junior Data Analyst, uno de los perfiles más demandados y mejor pagados del mercado.
No hay que realizar ningún trabajo previo al curso, aunque es imprescindible tener pensamiento crítico, capacidad de análisis y detección de patrones.
¡Aprovecha la oportunidad! El futuro te está esperando. Si te interesa conocer más sobre este curso, te invitamos a ponerte en contacto con nosotros a través de emagister.com

Información importante

Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Los objetivos del Data Analytics Curso a Distancia de Ubiqum son que el estudiante adquiera los conocimientos y las habilidades claves para poderse integrar en el mundo profesional digital.

· ¿A quién va dirigido?

Los que quieran cambiar de profesión ¿Quieres dejar tu trabajo actual y hacer algo nuevo? Aprender Data Analytics y Big Data es una idea fantástica. Es una de las nuevas profesiones con más demanda del mercado. Graduados recientes ¿Acabas de terminar el instituto o la universidad? ¿Los números y los algoritmos te parecen un tema interesante? Con este curso adquirirás las habilidades necesaria para iniciar una carrera en el campo del DA y Big Data y conseguir un empleo bien remunerado.

· Requisitos

No hay requisitos para realizar ser admitido en este curso. De todos modos, si que existe un proceso de admisión que te detallamos más abajo en el apartado de "Prueba de acceso".

· ¿Qué distingue a este curso de los demás?

Nuestros programas están diseñados siguiendo las más avanzadas técnicas del aprendizaje por la práctica (learning by doing). En cada uno de nuestros cursos, los alumnos trabajan en proyectos reales, perfectamente estructurados, y guiados por un mentor experto. La metodología se basa en un enfoque multidisciplinar. Ejercicios individuales, trabajo en equipo, videos y formatos interactivos permiten al alumno no solo asimilar los conocimientos si no llevarlos a la práctica más actualizada y demandada.

· ¿Qué pasará tras pedir información?

Recibirás una invitación de nuestro equipo de admisiones a tener una llamada para saber mejor tus motivaciones para el curso. Te daremos más información sobre ello y ver si hay una buena afinidad entre las expectativas del alumno y Ubiqum.

Opiniones

S
Sebastián Barajas Caseny
16/09/2015
Lo mejor Es una formación estupenda. Enhorabuena.

A mejorar .

¿Recomendarías este curso? Sí.
¿Te ha ayudado esta opinión? (0)
Pregunta a los Antiguos Alumnos qué les pareció.

Su experiencia te será de mucha ayuda para decidirte.

¿Qué aprendes en este curso?

R Programming Language
WEKA Machine Learning
Amazon Web Services
Elastic Map Reduce
Hadoop
Predictive Analytics
Regression Analysis
Classification
Structured Data Processes
Sentiment Analysis
Data mining
Business presentations in English
Big Data Procedures
Internet of things
Unstructured Data Processes
Analista de datos
Machine learning
Start-up
Dispositivos móviles

Profesores

Daniel Castejón
Daniel Castejón
Lead Mentor

¡Me apasiona el análisis! Business Line Manager de Data Analytics & Big Data en Ubiqum, donde ayudo a los alumnos de nuestro bootcamp del 800h a superar con éxito la intensidad y la dificultad del curso. Trabajamos en diversos proyectos reales con una metodología 100% learning by doing. Anteriormente, desarrollé mi carrera como pianista clásico formándome con Alba Ventura en el Conservatori Superior del Liceu, así como dando clases de piano durante ocho años a personas de todas las edades y niveles. En esta etapa tuve la oportunidad de participar como ponente en el TEDxYouth Barcelona.

Ester Bernado
Ester Bernado
Mentor Ubiqum

My passion is to assist others to develop their full potential. I work as educator, mentor and coach. I assist people to get the goals they pursue in their personal and professional life. The key elements I work with others are: personal development, emotional intelligence, communication skills, creativity & entrepreneurship. Education is much more than teaching. After more than 15 years of experience as educator, I believe that learning happens with motivation, hands-on experience, emotional impact, collaboration with others & reflection. These are the ingredients of my courses.

Temario

Semanas 1-10

En este módulo inicial los estudiantes trabajarán como analistas de datos para Blackwell Electronics , una cadena de tiendas de electrónica de consumo, con un canal digital. Su tarea es utilizar Data Mining y Machine learning para investigar los patrones de compra de sus clientes por canales y zonas geográficas.

Las inferencias que los estudiantes saquen de los patrones de los datos ayudará a tomar las decisiones correctas al departamento de Ventas y Marketing y a entender la relación entre los datos demográficos del cliente y su comportamiento de compra.
Finalmente, los estudiantes presentarán los resultados al Equipo Ejecutivo, explicando las fortalezas y debilidades de los enfoques que se aplicaron y harán sugerencias para seguir mejorando.

La empresa de tecnología, Blackwell te contrata para predecir qué potenciales nuevos productos, que el equipo de ventas está considerando agregar a la cartera de productos actual, serían los más rentables. Las inferencias que los estudiantes saquen de los patrones de los datos, ayudara´ a tomar las decisiones correctas al departamento de Ventas y Marketing, y a entender la relacio´n entre los datos demogra´ficos del cliente y su comportamiento de compra.

Semanas 11 a 20

El trabajo para Blackwell Electronics continúa. Ahora, el objetivo es aplicar los métodos de Data Mining para desarrollar modelos predictivos.
En este curso, los estudiantes usarán Weka y el lenguaje de programación estadístico R, además de Machine Learning para predecir qué potenciales nuevos productos, que el equipo de ventas está considerando agregar a la cartera de productos actual de Blackwell, serían los más rentables.

Además, los estudiantes crearán un modelo para predecir qué marca de los productos tecnológicos de Blackwell prefieren los clientes, basándose en los datos demográficos del cliente recogidos de una encuesta de marketing.

Finalmente, los estudiantes presentarán los resultados al Equipo Ejecutivo, explicando las fortalezas y debilidades de los enfoques que se aplicaron y harán sugerencias para seguir mejorando.

Semanas 21 a 30

En este curso, los estudiantes trabajarán para una start-up tecnológica de Internet de las Cosas que quiere usar Data Analytics para resolver dos problemas del mundo físico:
Uso inteligente de la Energía: modelado de patrones de consumo de energía por hora del día y los días del año en una residencia típica, cuyo sistema eléctrico es supervisado por varios aparatos.

Localización en Interiores: determinar la posición física de una persona en un espacio interior, tomando las huellas de los dispositivos móviles por Wifi.

Los estudiantes aprenderán a usar el lenguaje de programación estadístico R para realizar presentaciones, generar estadísticas descriptivas y modelos predictivos utilizando técnicas de regresión de series temporales y clasificadores estadísticos. Finalmente, los estudiantes presentarán los resultados al Equipo Ejecutivo de la start-up, explicando las fortalezas y debilidades de los enfoques que se aplicaron y harán sugerencias para seguir mejorando.