Preprocesamiento y análisis de datos (I16362P08)
Curso
Online
Descripción
-
Tipología
Curso
-
Metodología
Online
-
Horas lectivas
120h
-
Inicio
Fechas a elegir
Uno de los aspectos decisivos a la hora de realizar cualquier proyecto de data science son los datos. En muchas ocasiones, estos datos no reciben la atención que realmente necesitan y encontramos datos incompletos, duplicados y, en definitiva, de poca calidad. Es muy importante contar con datos de calidad ya que éstos son la base del proceso y sin ellos ningún proyecto de ciencia de datos puede salir adelante. Este curso en preprocesamiento y análisis de datos te prepara en todas las etapas donde intervienen los datos. Desde la recolección de estos a partir de bases de datos (relacionales y no relacionales) pasando por las bases del procesamiento para mejorar la calidad de estos, el análisis usando Python y R y acabando con el reporte de los resultados finales.
Información importante
Documentos
- Info Psique Group Formacion.pdf
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Título propio con registro personalizado en ANCED, asociación que trabaja por la calidad de la formación e-learning
Opiniones
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 6 años en Emagister.
Materias
- Bases de datos relacionales
- Análisis de datos
- Estadística
- Protección de datos
- Modelo relacional
Temario
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Computing
- Aspectos legales en Protección de datos
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta de SQL
- MySQL. Una base de datos relacional
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relacionales Vs Bases de datos NoSQL
- Tipos de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- 3. Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
- Integración de R en Spark
- 1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
Información adicional
Preprocesamiento y análisis de datos (I16362P08)