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GRATUITO

Ciencia de datos en un entorno 4.0

Modalidad

Presencial

Provincia

MURCIA

Duración

132 horas

Situación laboral

DESEMPLEADOS

Fecha de inicio

Próximamente

Nivel

Convertir los datos de una empresa en nuevos productos y/o servicio,como Científico de Datos, Business Intelligent o Business Analytics, escribiendo código propio para analizar ingentes cantidades de datos y desarrollando dashboards interactivos para presentar la información, para lo que será imprescindible que el alumnado posea conocimientos de informática y programación a nivel de Tecnico Superior de FP como minimo o bien dos años de experiencia en lenguajes de programación.
1. Análisis de Datos con Python (16h) • Estructuras de control y sintaxis • Estructuras de datos • Almacenamiento y manipulación de datos con Python • Librería Numpy • Pandas • Matplotlib • Técnicas de programación • Casos prácticos 2. Recogida de datos (8h) • Datos internos Gestión de datos en el entorno empresarial Ejercicios prácticos SQL • Datos externos Análisis en plataformas sociales Análisis web Análisis en Youtube e Instagram 3. Estructuras de Bases de datos (12h) • Bases de datos tradicionales Modelo Entidad-Relación Modelo Relacional Integridad Referencial Programación SQL • Nuevos tipos de bases de datos Bases de datos nosql MongoDB Grafos 4. Análisis Estadístico (24h) • Introducción, Probabilidad • Variable aleatoria • Inferencia • Lenguaje R Modelos estadísticos, Intervalos de confianza y Test de hipótesis, Regresión lineal y no lineal, Modelos lineales generalizados • Técnicas de muestreo 4 5. Machine Learning (24h) • Aprendizaje supervisado vs no supervisado • Reglas de clasificación, selección de variables y de modelos • Algoritmos de clasificación. Redes neuronales • Vecino más cercano • NaiveBayes. K-means • Métodos aplicados a la bioinformática • Deep Learning 6. Técnicas de Big Data (24h) • Fundamentos de Big Data • Adquisición de Datos y Almacenamiento (Hadoop, MapReduce y YARN, Apache Spark y HIVE) • Interfaces de Usuario (HUE, AMBARY, SQL-Developer,..) • Opciones de despliegue de BigData (Introducción a los servicios Cloud, Amazon AWS, Cloudera, Oracle, Hortonworks,..) 7. Power BI (8h) • Introducción a Power Bi desktop • Conceptos y opciones al conectarse a los datos • Análisis. Creación de vistas • Campos calculados • Formato de datos • Creación de cuadros de mando interactivos 8. Gestión de proyectos y Visualización (16h) • Análisis descriptivo • Técnicas de visualización. Diseño basado en datos • Phyton Matplotlib • Gestión e implementación de proyectos de analítica avanzada con metodologías Ágiles
Acreditación SEPE
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