Bases del Data Science
Curso
Online
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Descripción
-
Tipología
Curso
-
Nivel
Nivel intermedio
-
Metodología
Online
-
Horas lectivas
300h
-
Duración
3 Meses
-
Campus online
Sí
-
Servicio de consultas
Sí
-
Clases virtuales
Sí
En esta ruta de formación el aprendedor identificará los lenguajes y herramientas que le apoyarán en el análisis y representación de datos. Aprenderá sobre data wrangling, un proceso vital para poder preparar la información para tareas más avanzadas, la diferencia respecto al data mining.
Información importante
Documentos
A tener en cuenta
Para aplicar los conocimientos, habilidades y herramientas de la inteligencia de data science.
Evaluar el análisis de la condición de riesgo de realizar un proyecto de ciberseguridad utilizando el método de simulación Montecarlo.
Analizar cómo el Big Data puede ofrecer beneficios a una organización.
Conocer los principales lenguajes que permiten realizar el análisis de grandes volúmenes de datos.
Aprendedores interesados en los conocimientos de data science.
Las competencias que se desarrollaran.
En esta ruta de formación el aprendedor identificará los lenguajes y herramientas que le apoyarán en el análisis y representación de datos. Aprenderá sobre data wrangling, un
proceso vital para poder preparar la información para tareas
más avanzadas, la diferencia respecto al data mining, las
habilidades que requieres para utilizarlo y los retos a los que te
enfrentarás para ello. Por último, aprenderá qué es la IA, su
evolución, los campos que abarca, etapas, tipos y aplicaciones
Opiniones
Materias
- Data mining
- Seguridad de datos
- Análisis de datos
- Administración
- Bases de datos relacionales
- Data science
- Big Data
- Tecnologías de la información
Temario
- Seguridad de base datos, Big data y Data science
- Bases de datos relacionales.
- Administración y seguridad de bases de datos.
- Proyectos de tecnologías de información.
- Gobernabilidad de la seguridad de información.
- Modelos de seguridad de información.
- Comprender Big Data y sus poderosos beneficios comerciales.
- Conocer las diferencias entre Big Data y datos convencionales.
- Aprender las 4 V’s de Big Data: Volumen, velocidad, variedad y
- veracidad.
- Conceptualizar el ecosistema Big Data y sus componentes
- claves.
- Apreciar los principales desafíos tecnológicos en la
- administración de Big Data.
- Relacionarse con las soluciones tecnológicas claves para
- abordar esos desafíos.
- Introducción a data science.
- Fundamentos de programación en Python.
- Manipulación y análisis de datos (NumPy y Pandas).
- Visualización en Power BI.
Información adicional
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