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Diplomado en Ciencia de Datos

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Sobre este curso

Este Diplomado en Ciencia de Datos está diseñado para estudiantes y profesionales de IT, desarrolladores/as, analistas de datos y cualquier persona interesada en el ámbito de la Ciencia de datos. No se requieren conocimientos previos, haciendo q...

Titulación universitaria

130 h

Online

Facultad De Ciencia De Datos E Inteligencia Artificial

Data Science

Grados

Titulación de Diplomado en Ciencia de Datos

Titulo de Diplomado en Ciencia de Datos expedido por la Universidad Hemisferios en colaboración con Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)

Vídeo de universitarios opinando sobre la Universidad Hemisferios

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Objetivos

Comprender los fundamentos de la Ciencia de Datos y las herramientas esenciales.

Profundizar en bases de datos relacionales, abordando modelos, claves, e índices.

Explorar bases de datos NoSQL, comparando con las relaciones y aplicando el teorema de CAP.

Adquirir habilidades prácticas con MongoDB, desde la instalación hasta consultas avanzadas.

Aplicar Python para el análisis de datos y entender su integración con MongoDB y Hadoop.

Dominar R como herramienta para Big Data, explorando tipos de datos y estadísticas predictivas.

Contenido

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

¿Qué es la ciencia de datos?
Herramientas necesarias para el científico de datos
Data Science & Cloud Compunting

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

Modelo de datos
Tipos de datos
Claves primarias
Índices
El valor NULL
Claves ajenas
Vistas
Lenguaje de descripción de datos (DDL)
Lenguaje de control de datos (DCL)

UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

¿Qué es una base de datos NoSQL?
Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
Sistemas de Bases de datos NoSQL

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB

¿Qué es MongoDB?
Funcionamiento y usos de MongoDB
Primeros pasos con MongoDB: Instalación y Shell de comandos
Creando nuestra primera base de datos NoSQL: Modelo e inserción de datos
Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
Consulta de datos en MongoDB

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

Introducción a Python
¿Qué necesitas?
Librerías para el análisis de datos en Python
MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 6. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

Introducción a R
¿Qué necesitas?
Tipos de datos
Estadística Descriptiva y Predictiva con R
Integración de R en Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

Obtención y limpieza de los datos (ETL)
Inferencia estadística
Modelos de regresión
Pruebas de hipótesis

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE LOS DATOS

Inteligencia Analítica de negocios
La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
Presentación de resultados

Metodología

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Para qué te prepara

Este Diplomado en Ciencia de Datos te prepara para destacar en el campo de la Ciencia de datos, proporcionando habilidades en bases de datos relacionales y NoSQL, análisis de datos con Python y R y técnicas avanzadas de procesamiento y preprocesamiento con ETL. Al finalizar, estarás equipado/a y tendrás confianza para enfrentarte a los desafíos de la Ciencia de datos que se te presenten en tu carrera.

A quién va dirigido

Oportunidades profesionales

Con este Diplomado en Ciencia de Datos podrás optar a roles como científico/a de datos, analista de datos, ingeniero/a de datos, desarrollador/a de bases de datos, entre otros. Las empresas buscan profesionales capaces de gestionar grandes conjuntos de datos y traducirlos en información significativa para la toma de decisiones estratégicas dentro de estas empresas.