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Programa en Análisis de Datos

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Sobre este curso

Titulación universitaria

96 h

Online

Facultad De Ciencia De Datos E Inteligencia Artificial

Data Science

Grados

Titulación de Programa en Análisis de Datos

Título de Programa en Análisis de Datos expedido por Euroinnova International Online Education en colaboración con el Centro de Educación Continua de la Escuela de Posgrado de la Universidad Continental.

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Objetivos

Entender la ciencia de datos básica.

Usar bases de datos relacionales.

Explorar bases de datos NoSQL.

Gestionar datos con MongoDB.

Analizar datos con Python.

Aplicar R en Big Data.

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

Introducción
El modelo relacional
Lenguaje de consulta SQL
MySQL Una base de datos relacional

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

El Programa en Análisis de Datos te prepara para abordar con confianza el universo de la ciencia de datos, desde los conceptos fundamentales hasta el manejo de bases de datos, tanto relacionales como NoSQL. Aprenderás a toma de decisiones y estrategias, utilizando herramientas poderosas como Python y R. Desarrollarás habilidades en el proceso de datos, desde el pre-procesamiento hasta análisis avanzado, brindándote un marco competente para interpretar y manejar grandes volúmenes de información, vital en el contexto actual de Big Data.

A quién va dirigido

El Programa en Análisis de Datos está específicamente diseñado para profesionales que deseen incursionar en la ciencia de datos y desarrollar habilidades en manejo de bases de datos tanto relacionales como NoSQL. Este Programa es idóneo para quienes buscan entender el almacenamiento escalable, aplicar Python y R para análisis, y dominar las técnicas de pre y procesamiento de datos. Es ideal para aquellos que buscan reforzar su perfil profesional con conocimientos fundamentales y prácticos en el análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos.

Oportunidades profesionales

Con el Programa en Análisis de Datos, abres la puerta a roles como Data Analyst, Database Developer y Big Data Specialist. Domina desde SQL y NoSQL hasta Python y R para gestionar y analizar bases de datos extensas. Profundiza en la ciencia de datos y el pre-procesamiento de información, potenciando tus habilidades en un mercado orientado por el valor del análisis de datos.