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Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

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Sobre este curso

Titulación universitaria

150 h

Online

Facultad De Ciencia De Datos E Inteligencia Artificial

Data Science

Grados

Titulación de Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Diploma de acreditación del Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial con valor curricular expedido por la Universidad Da Vinci.

Vídeo de universitarios opinando sobre la Universidad Da Vinci

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Objetivos

Comprender la Ciencia de Datos y sus aplicaciones.

Dominar bases de datos relacionales y NoSQL.

Utilizar MongoDB para gestionar datos NoSQL eficazmente.

Aplicar Python en el análisis de datos y Big Data.

Dominar R para estadísticas descriptivas y predictivas.

Realizar pre-procesamiento y análisis de datos avanzados.

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 e Inteligencia Artificial te prepara en el manejo de bases de datos relacionales y NoSQL, aprenderás a aplicar técnicas de procesamiento y análisis de datos, y explorarás herramientas esenciales como Python y R. Te permitirá abordar desafíos complejos en el análisis de datos, modelado predictivo, inferencia estadística y presentación de resultados de manera efectiva.

A quién va dirigido

Este Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial se orienta a profesionales de diversas disciplinas y sectores, como ingenieros, matemáticos, analistas de negocio, científicos de datos, desarrolladores de software y profesionales de TI. También está diseñado para estudiantes que deseen empezar en la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.

Oportunidades profesionales

Con este Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial podrás trabajar como Científico de Datos, Ingeniero de Datos, Analista de Datos, Analista de Negocios, Consultor de Business Intelligence, Especialista en Inteligencia Analítica y Desarrollador de Aplicaciones de Análisis de Datos en empresas de diversos sectores, como tecnología, finanzas, salud o marketing.