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Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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6 meses - 12 ECTS
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Curso Superior en Data Science (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Francisco Arias

SEVILLA

Opinión sobre Curso Superior en Data Science (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Francisco Arias, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Curso online?

.

Francisco Arias, ¿qué has aprendido en el Curso online?

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Francisco Arias, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Curso online?

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Francisco Arias, ¿qué has echado en falta del Curso online?

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Irene

MURCIA

Opinión sobre Curso Superior en Data Science (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Me ha parecido un curso muy bueno. Los contenidos que dan son muy claros y fáciles de entender. Recomiendo mucho este curso

Paloma

BARCELONA

Opinión sobre Curso Superior en Data Science (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

El método de enseñanza que tienen es muy bueno y al ser online se puede combinar fácilmente con la vida personal, yo elijo mis propios horarios.

Pablo

MADRID

Opinión sobre Curso Superior en Data Science (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Este curso me ha ayudado mucho a profundizar en algunos conocimientos que ya tenía sobre el tema y me ha resuelto muchas dudas que tenía. Tienen un temario muy completo y ofrecen muchas facilidades a la hora de estudiar con ellos

Luis

PAMPLONA

Opinión sobre Curso Superior en Data Science (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

He aprendido mucho con este curso sobre el data science y los diferentes componentes que tiene. He aprendido mucho y me ha gustado mucho el método de enseñanza que usan. Muy recomendado
* Todas las opiniones sobre Curso Superior en Data Science (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS), aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso data science homologado

CURSO DATA SCIENCE HOMOLOGADO: Aprovecha ahora la oportunidad que te ofrecemos y dale a tu carrera profesional el impulso que necesita para obtener tus objetivos profesionales y dar el salto que siempre has querido. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

 

Resumen salidas profesionales
de Curso data science homologado
En el mundo actual, la cantidad de datos generados por las organizaciones está creciendo exponencialmente. Esta avalancha de datos representa una valiosa oportunidad para obtener información y conocimientos que impulsen la toma de decisiones basadas en evidencias. Este Curso en Data Science se justifica por varias razones. El análisis de datos se ha convertido en una disciplina clave para extraer información significativa de conjuntos de datos complejos y de gran escala. A través de técnicas de procesamiento, modelado y análisis estadístico, los científicos de datos pueden descubrir patrones ocultos, identificar tendencias, realizar predicciones y tomar decisiones informadas. Además, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
Objetivos
de Curso data science homologado
- Comprender los conceptos fundamentales de Big Data y Business Intelligence. - Adquirir habilidades para tomar decisiones inteligentes basadas en datos. - Conocer y utilizar herramientas de análisis de datos como Python, R y Hadoop. - Dominar técnicas de Machine Learning y Data Mining. - Desarrollar habilidades en visualización de datos para presentar resultados de manera efectiva. - Entender el papel de la ciencia de datos en la industria tecnológica y sus aplicaciones.
Salidas profesionales
de Curso data science homologado
Al completar este Curso en Data Science, estarás preparado para acceder a diversas salidas laborales en el campo de la ciencia de datos y el análisis de datos. Podrás optar por roles como científico de datos, analista de datos, ingeniero de datos, consultor de Business Intelligence, desarrollador de Big Data, especialista en Machine Learning, entre otros.
Para qué te prepara
el Curso data science homologado
Este Curso en Data Science te prepara para convertirte en un profesional en el análisis de datos, capaz de tomar decisiones inteligentes basadas en información relevante. Aprenderás a utilizar herramientas y técnicas avanzadas de Big Data, Machine Learning y visualización de datos. Al finalizar, estarás preparado para aplicar tus conocimientos en la industria tecnológica, en roles como científico de datos, analista de datos o ingeniero de datos.
A quién va dirigido
el Curso data science homologado
Este Curso en Data Science está dirigido a profesionales y estudiantes interesados en aprender sobre el análisis de datos y la toma de decisiones inteligentes. También es adecuado para aquellos que deseen ampliar sus conocimientos en Big Data, Machine Learning y visualización de datos. No se requieren conocimientos previos en el campo, pero se recomienda tener ciertas nociones.
Metodología
de Curso data science homologado
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.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso data science homologado

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el temario en PDF
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
  3. El gran auge del big data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
  6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  2. Fases en un proyecto de Big Data
  3. Big Data enfocado a los negocios
  4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  5. Toma de decisiones operativas
  1. Marketing estratégico y Big Data
  2. Open data
  3. Ejemplo de uso de Open Data
  4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Big Data en salud
  5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
  7. Big Data y People Analytics en RRHH
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  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 SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  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
  1. Cómo usar loc en Pandas
  2. Cómo eliminar una columna en Pandas
  1. Pivot tables en pandas
  1. Python Pandas fusionando marcos de datos
  1. Algortimo de Naive bayes
  2. Tipos de Naive Bayes
  1. Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVM)
  2. ¿Cómo funciona SVM?
  3. Núcleos SVM
  4. Construcción de clasificador en Scikit-learn
  1. K-nearest Neighbors (KNN)
  2. Implementación de Python del algoritmo KNN
  1. Algoritmo de Random Forest
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. CartoDB
  2. ¿Qué es CARTO?
  3. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  4. Programación de un visor con la librería CARTO.js
  5. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API

Titulación de Curso data science homologado

Titulación Universitaria de Curso Superior en Data Science con 300 horas y 12 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
Curso Data ScienceCurso Data Science
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Curso Data Science Homologado

¿Quieres darle un impulso a tu carrera profesional? ¿Conoces qué es y para qué sirve Data Science? No dejes pasar la oportunidad que te ofrecemos desde Euroinnova y matricúlate en nuestro Curso Data Science Homologado para darle a tu carrera laboral el impulso que siempre has querido. Aprovecha la oportunidad y da ese paso que siempre has querido para cumplir tus objetivos. Gracias al método de enseñanza online que te ofrecemos desde Euroinnova podrás formarte de manera más cómoda, complementado los estudios con tu vida personal, a tu ritmo, con tus horarios. 

Curso Data Science

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¿Qué es Data Science? 

Data Science es una disciplina científica que usa distintas tecnologías y tiene como objetivo recopilar todos los datos recopilados por un negocio y analizarlos. Lo que se pretende con esto es identificar distintos patrones y tendencias que le sirvan a los negocios a la hora de tomar decisiones de cara a una estrategia. 

Se ha estado haciendo uso de esta disciplina durante mucho tiempo, pero no es hasta 2001 que se separa de big data y se convierte en una disciplina independiente. Se conoce como big data a un gran número de datos que es uy difícil de procesar con los términos tradicionales. 

Conceptos clave de Data Science 

Para la ayuda de la tecnología a la hora del aprendizaje automático es fundamental el uso de ciertos algoritmos que ayuden a identificar y aprender de los patrones. Estos son algunos de los principales algoritmos que se encargan de esta identificación y este aprendizaje. 

· Machine Learning: consiste en una disciplina de la Inteligencia Artificial que le permite a los ordenadores la identificación patrones que tienen cierta complejidad y el poder hacer predicciones de estos patrones. Gracias a este método son capaces de anticiparse a ciertos comportamientos. 

· Deep Learning: también llamado aprendizaje profundo, es uno de los diferentes sistemas que existen a la hora de activar procesos de Machine Learning. Se basa en la creación de un nivel jerárquico, por lo que, el nivel más bajo de todos aprende algo básico y este se lo manda al segundo nivel, el cual toma esa información y lo complementa con información nueva y se lo pasa al siguiente nivel y así sucesivamente. La finalidad del Deep Learning es encontrar información nueva. 

· Text Mining: este campo se basa en el análisis de los datos textuales, recopila datos anteriores, por lo que descubre nuevas informaciones que antes desconocíamos. El Text Data es muy útil a la hora de realizar resúmenes, hacer distintas búsquedas o clasificar de manera automática. 

· Data Mining: se trata de un conjunto de tecnología que nos permite hacer un análisis de grandes bases de datos de manera que sea mucho más accesible. En dicho análisis se nos permitirá identificar distintos patrones que nos ayudara a explicar el comportamiento de los datos. El Data Mining es de gran ayuda a la hora de resolver preguntas con los datos recopilados. 

· Inteligencia Artificial: es un concepto que está muy de moda en la actualidad, se basa en un sistema informático mediante el cual se trata de imitar la función cognitiva humana mediante máquinas. Consiste en crear distintos programas y mecanismos que sean capaces de responder con autonomía a información mediante un comportamiento que es, aparentemente, inteligente o humano. Una de las mayores aportaciones de la Inteligencia Artificial es que no necesita de una orden humana para actuar. 

Salidas profesionales

Data Science es un ámbito dentro del mercado laboral que ha tomado gran importancia a lo largo de los años y es por ello por lo que a día de hoy cuenta con un abanico muy amplio dentro de las salidas profesionales. Estas son lagunas de las salidas profesionales más destacadas: 

· Analista de datos

· Programador y diseñador de Bases de Datos

· Arquitecto de datos

· Analista de negocio

· Estratega de datos 

· Gestor de proyectos 

Analista de datos fue el puesto más demandado y mejor pagado de todo el 2020, dentro del sector de Tecnologías de la Información española, es por eso por lo que se ha convertido en una de las posiciones destacadas más importantes de la empresa, todo aquel que quiera ascender dentro de la misma está estudiando para ello. Por ello te esperamos en nuestro Curso Data Science Homologado. 

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