EXPERTO EN BIG DATA Y ANALÍTICA EN EL DEPORTE - Diploma certificado por Notario Europeo -
Curso
Online
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Descripción
-
Tipología
Curso
-
Metodología
Online
-
Duración
1 Año
"Esta Titulación está dirigida a empresarios, directivos, emprendedores, trabajadores, estudiantes y cualquier persona que pretenda adquirir los conocimientos necesarios en relación con este ámbito profesional.
Permite conocer la caracterización de la tecnología, las bases de datos, las bases del razonamiento estadístico, la introducción a la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el Big Data, minería de datos e inteligencia empresarial, el Power Bi, las nociones básicas sobre el deporte y la anatomía aplicada al deporte, entre otros aspectos relacionados. Además, al final de cada unidad didáctica el alumno/a encontrará ejercicios de autoevaluación que le permitirán hacer un seguimiento del curso de forma autónoma.
El alumno recibirá acceso a un curso inicial donde encontrará información sobre la metodología de aprendizaje, la titulación que recibirá, el funcionamiento del campus virtual, qué hacer una vez el alumno haya finalizado e información, entre otros. además, el alumno dispondrá de un servicio de clases en directo. Una vez finalizados los estudios y superadas las pruebas de evaluación, el alumno recibirá un diploma que certifica el “EXPERTO EN BIG DATA Y ANALÍTICA EN EL DEPORTE”, de Fundación Sports Universitas.
Los diplomas, además, llevan el sello de Notario Europeo, que da fe de la validez, contenidos y autenticidad del título a nivel nacional e internacional.
Información importante
Precio a usuarios Emagister: 75% de descuento sobre precio original
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A tener en cuenta
EXPERTO EN BIG DATA Y ANALÍTICA EN EL DEPORTE - Diploma certificado por Notario Europeo -
Opiniones
Materias
- Big Data
- Minería
- Algoritmos
- Inteligencia artificial
- SQL
Temario
"BIG DATA Y ANALÍTICA EN EL DEPORTE INTRODUCCIÓN MÓDULO 1. CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA TECNOLOGÍA?
- Origen y evolución
- Clasificación
- Según el tipo de producto
- Según James David Thompson
- Según el nivel de innovación
- Impactos de la actividad tecnológica
- Impacto en la sociedad
- Impacto en la empresa
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INNOVACIÓN TECNOLÓGICA CONTEMPORÁNEA
- Internet
- Smartphone
- Almacenamiento en la nube
- Impresión 3D
- Bases de datos
- Inteligencia artificial
RESUMEN AUTOEVALUACIÓN MÓDULO 2. BASES DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS BASES DE DATOS
- Origen y evolución
- Base de datos vs. hoja de cálculo
- Sistema de gestión de bases de datos (DBMS)
- Uso empresarial de la base de datos
- Clasificación
- Según la variabilidad de la base de datos
- Según el contenido
- Según su modelo de administración de datos
- Otras bases de datos
- Seguridad
- Infracción de datos
- Ataques de seguridad
- Políticas de seguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APROXIMACIÓN AL MODELO RELACIONAL
- Elementos
- Sistemas de gestión de bases de datos relacionales
- Normalización en bases de datos relacionales
- Reglas de Codd
- Lenguaje relacional
- Álgebra relacional
- Cálculo relacional
- SQL
- Transacciones
- Control de concurrencia
RESUMEN AUTOEVALUACIÓN MÓDULO 3. BASES DEL RAZONAMIENTO ESTADÍSTICO UNIDAD DIDÁCTICA 1. TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
- Probabilidad
- Elementos básicos
- Teoremas y principios fundamentales
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROBABILIDAD E INTELIGENCIA ARTIFICIAL RESUMEN AUTOEVALUACIÓN MÓDULO 4. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y DEFINICIÓN
- Origen y evolución
- Ramas
- Aprendizaje automático
- Procesamiento del lenguaje natural
- Visión artificial
- Robótica
- Aplicaciones
- Computación
- Medicina
- Finanzas
- Industria pesada
- Atención al cliente
- Industria automotriz
- Juegos y juguetes
- Música
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA EMPRESA
- People analytics
- Robotic process automation (RPA)
- Atención al cliente
- Predicción de stocks y demandas
- Segmentación y fidelización de clientes y personalización de campañas de marketing
- Evaluación de riesgos crediticios y análisis de riesgo de inversión
- Monitoreo de la salud y seguridad de los trabajadores
- Toma de decisiones estratégicas
RESUMEN AUTOEVALUACIÓN MÓDULO 5. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO UNIDAD DIDÁCTICA 1. APROXIMACIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO UNIDAD DIDÁCTICA 2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
- Algoritmos habituales
- Árboles de decisión
- K vecinos más cercanos (K-NN)
- Máquinas de vectores de soporte (SVM)
- Regresión logística
- Clasificación de Naïve Bayes
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
- Algoritmos habituales
- Agrupamiento (clustering)
- Reducción de dimensionalidad
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APRENDIZAJE POR REFUERZO
- Algoritmos habituales
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EXPERTO EN BIG DATA Y ANALÍTICA EN EL DEPORTE - Diploma certificado por Notario Europeo -