Curso Superior en Data Analysis
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Herramientas clave para procesar datos, interpretar variables y elaborar diagnósticos útiles para el crecimiento organizativo.
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Curso
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LA ESCUELA DE NEGOCIOS DE ALTO NIVEL
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Duración
2 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
En un contexto empresarial cada vez más orientado a los datos, saber transformar grandes volúmenes de información en conocimiento útil se ha convertido en una competencia esencial para mejorar la estrategia y la toma de decisiones. Esta formación permite desarrollar una visión analítica y adquirir las herramientas necesarias para interpretar datos, detectar patrones y extraer conclusiones que contribuyan al crecimiento y la eficiencia de las organizaciones.
Desde Emagister te facilitamos el acceso a la inscripción para el Curso Superior en Data Analysis que ofrece IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección, una formación orientada a adquirir los conocimientos y competencias necesarios para analizar información y convertir los datos en un recurso estratégico. El programa aborda los principales fundamentos del análisis de datos, las técnicas de interpretación y visualización de información y el uso de herramientas aplicadas al entorno empresarial.
A través de una metodología online flexible, los alumnos pueden desarrollar sus conocimientos de forma práctica y adaptada a las necesidades del entorno profesional actual.
Haz clic en recibir más información para que uno de nuestros representantes se ponga en contacto contigo.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
* Proporcionar conocimientos sólidos en estadística, análisis de datos y minería de datos.
* Desarrollar habilidades en el uso de herramientas de análisis de datos, como R, Python y SQL.
* Capacitar al estudiante para analizar grandes cantidades de datos y extraer información valiosa para la toma de decisiones empresariales.
* Enseñar técnicas avanzadas de visualización de datos para representar gráficamente los resultados del análisis de datos.
* Fomentar el uso de modelos predictivos para la identificación de patrones y tendencias en los datos empresariales.
Está dirigido a directivos, profesionales y estudiantes universitarios interesados en desarrollar conocimientos y habilidades para el análisis de datos y su aplicación en la toma de decisiones empresariales. Es especialmente adecuado para quienes quieran adquirir competencias en estadística, programación, visualización de datos, análisis predictivo y minería de datos.
* Ser estudiante de una carrera universitaria o de estudios superiores equivalentes.
* Ser profesional con proyección profesional en el puesto desempeñado.
* Si no se cumple ninguna de las condiciones anteriores, el departamento de Admisiones de IEAD puede valorar el caso particular.
Al finalizar el Curso Superior en Data Analysis, el alumno obtiene el Diploma del Curso Superior en Data Analysis expedido por IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección. Además, IEAD indica que los alumnos que completan el programa reciben una certificación expedida por la Universidad Isabel I.
Su principal diferencial es que combina estadística, programación y análisis de datos con herramientas concretas como R, Python y SQL. Además, incorpora minería de datos, visualización y análisis predictivo, orientando los conocimientos a la extracción de información útil para la toma de decisiones empresariales.
La ficha oficial incluye un apartado de contacto para solicitar información al centro, pero no detalla un procedimiento concreto posterior a la solicitud. Por eso, no añadiría pasos específicos como entrevista, llamada o matrícula que IEAD no indique expresamente.
Opiniones
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Herramientas clave para procesar datos, interpretar variables y elaborar diagnósticos útiles para el crecimiento organizativo.
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Daniel V.
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 4 años en Emagister.
Materias
- Big Data
- Análisis de datos
- Estadística
- Distribución comercial
- Business Intelligence
Profesores
Equipo Docente
Cuerpo docente
Temario
TEMA 1. ESTADÍSTICA
1.1. Representación de datos
TEMA 2. MEDIDAS
2.1. Medidas de centralización
2.2. Medidas de orden o posición
2.3. Medidas de dispersión
2.4. Valores atípicos
TEMA 3. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
3.1. El concepto de correlación
3.2. Regresión lineal. Tipos
TEMA 4. PROBABILIDAD
4.1. Teoría de la probabilidad
4.2. Probabilidad condicionada
TEMA 5. DISTRIBUCIONES
5.1. Modelos de distribución discretos
5.2. Modelos continuos
TEMA 6. INTERVALOS DE CONFIANZA
6.1. Intervalos de confianza
6.2. Intervalo de confianza para la media de una población normal
6.3. Intervalos de confianza para la proporción
6.4. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
6.5. Intervalo de confianza para la diferencia de medias
TEMA 7. INTRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS
7.1. Introducción a los contrastes de hipótesis
7.2. Tipos de error y p-valor
7.3. Contrastes de hipótesis para la media
7.4. Contrastes de hipótesis para la proporción
7.5. Contrastes de hipótesis sobre la varianza
TEMA 8. ESTADÍSTICA CON R
8.1. Instalación R y R-Studio. Preparación del entorno
8.2. Regresión lineal y correlación
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