Curso en Preprocesamiento y Análisis de Datos en formación programada online. Formación Bonificada

Curso en Preprocesamiento y Análisis de Datos

MATRICULACIÓN

Entidad:

Titulacion de INESEM
Duración total:
120 h.
Teleformación:
60 h.
Modalidad:
Online
Precio: 330 €
Bonificable hasta el 100%

SOLICITAR INFORMACIÓN

Presentación
DESCRIPCIÓN
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.
OBJETIVOS
  • Conocer qué es la ciencia de datos.
  • Introducir los lenguajes de programación Python y R.
  • Conocer las bases de datos relacionales y no relacionales.
  • Obtención, preprocesamiento y análisis de los datos.
  • Presentación de resultados.
PARA QUÉ TE PREPARA
Este curso online en preprocesamiento y análisis de datos te prepara para desenvolverte en todas las etapas de un proyecto de ciencia de datos donde estén implicados los datos. Con él, aprenderás las bases de la programación en Python y R, cómo manejar los datos que se almacenan en bases relacionales y NoSQL, qué paquetes nos ayudan con el análisis de los datos y finalmente cómo presentar los resultados obtenidos.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
El curso en preprocesamiento y análisis de datos está dirigido a cualquier persona interesada en introducirse en el mundo de la ciencia y la analítica de datos. Este curso también es de gran utilidad para profesionales que deseen introducirse en el preprocesamiento y análisis de datos, seguir formándose o actualizar sus conocimientos en esta área
Metodología

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Por último, el alumno contará en todo momento con:

Claustro Docente
Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas e incluso planteando material adicional para su aprendizaje profesional.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Material Adicional
De libre acceso en el que completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta. Podrá encontrarlo en Revista Digital, INESEM y MasterClass INESEM, puntos de encuentro entre profesionales que comparten sus conocimientos.
Temario
SE DESARROLLARÁN LOS SIGUIENTES CONTENIDOS
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta de SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relacionales Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipos de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. 3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  6. Integración de R en Spark
  1. 1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
Titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad."
Requisitos Acceso
Este curso bonificado pertenece al sistema de Formación Programada de INESEM Business School. Se tramita con cargo a un crédito formativo asignado a las empresas privadas españolas para la formación de sus trabajadores sin que les suponga un coste. Para tramitar este curso de formación programada es necesario:
  • Estar trabajando para una empresa privada.
  • Encontrarse cotizando en el Régimen General de la Seguridad Social
  • Que el curso seleccionado esté relacionado con el puesto de trabajo o actividad principal de la empresa.
  • Que la empresa autorice la formación programada
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
Curso en Preprocesamiento y Análisis de Datos
Duración total:
120 h.
Teleformación:
60 h.
Modalidad:
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