DATA SCIENTIST
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Curso subvencionado desempleados y trabajadores
Online
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Descripción
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Tipología
Subvencionado
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano, Inglés
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Horas lectivas
310h
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Duración
3 Meses
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Campus online
Sí
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Tutor personal
Sí
Este curso está diseñado para cualquier persona interesada en adentrarse en el campo de la ciencia de datos, desde estudiantes universitarios hasta profesionales en búsqueda de nuevas habilidades.
Este programa ofrece una base sólida para aquellos que desean adentrarse en uno de los campos más emocionantes y demandados de este siglo.
¡Esperamos que disfrutes del curso y que te sientas inspirado para convertirte en un verdadero experto en el fascinante campo de la ciencia de datos!
A tener en cuenta
Extraer conocimiento de utilidad para un propósito concreto a partir de enormes volúmenes de datos de fuentes diversas disponibles en formato digital.
Para poder inscribirse, se debe superar un test de conocimientos básicos.
Opiniones
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en todo momento el aprendizaje es constante y se hace de manera autónoma, documentación y ejercicios prácticos de mucho interés que ayudan al fácil entendimiento, el proceso en su web es intuitivo y amigable, en todo momento se siente acompañamiento para lograr culminar los cursos.
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Es un Curso Muy completo y exigente, que en esta modalidad es complicado conseguir. Las Actividades y las Evaluación son de muy alto nivel. Igual que el contenido.
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Valoración del curso
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Este centro lleva 4 años en Emagister.
Materias
- Big Data1
1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Análisis de datos
- Visualización de la información
- Toma de decisiones
- Lenguaje Python
- Almacenamiento Big
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Procesamiento masivo
- Modelos de datos
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Data Scientist
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Analista de datos masivos
- Datos científicos
Profesores
Diego Miranda Saavedra
Docente
Temario
MÓDULO 1: SISTEMAS DE SOPORTE A LA TOMA DE DECISIONES Y GESTIÓN DE DATOS.
1. Caracterización de la aplicación del lenguaje Python.
2. Interpretación la aplicación de protocolos APIO.
3. Programación de un algoritmo modular en lenguaje Python.
4. Distinción de los conceptos Cloud básicos.
5. Uso de BBDD NoSQL y nuevos modelos de datos (estructurados y no estructurados).
6. Conocimiento del almacenamiento Big Fecha y las herramientas de procesamiento masivo.
7. Evaluación de las metodologías y técnicas aplicadas en la resolución de problemas y justificación de los planteamientos, decisiones y propuestas realizadas.
8. Identificación de los factores clave de un problema complejo en el contexto de un proyecto de analítica.
9. Distinción y aplicación de los nuevos modelos de datos.
10. Identificación y análisis de problemas complejos en el área de análisis de datos y planteamiento de soluciones.
11. Planificación y ejecución de un trabajo de análisis de datos con una propuesta metodológica.
12. Elección de un repositorio adecuado para los datos del problema y definición de una estrategia de almacenamiento.
MÓDULO 2: GESTIÓN Y PROCESAMIENTO DE DATOS.
1. Evaluación crítica de las metodologías y técnicas a aplicar en la resolución de problemas y justificación de los planteamientos, decisiones y propuestas realizadas.
2. Identificación de los flujos de datos y ETL (Extract Transform Load).
3. Diseño de un proceso ETL y un modelo de análisis multidimensional.
4. Diseño de una carga de datos a un repositorio NoSQL y análisis de los datos básico utilizando Spark.
5. Identificación de los factores clave de un problema complejo en el contexto de un proyecto de analítica.
MÓDULO 3: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y VISUALIZACIÓN.
1. Identificación de los cimientos de análisis de datos y aprendizaje automático (Machine Learning).
2. Distinción de los métodos clasificadores.
Aplicación de las técnicas de aprendizaje automático y la integración de varias fuentes de datos.
3 Diseño, desarrollo y evaluación de los métodos de aprendizaje automático.
4. Diseño y desarrollo de dashboards.
5. Utilización de una herramienta de visualización de datos para el diseño y carga de datos a un panel de control.
6. Elección, aplicación y evaluación de la calidad de un algoritmo de aprendizaje automático para un problema dado a partir de un conjunto de datos.¿Necesitas un coach de formación?
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