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Nuestros alumnos opinan sobre: Curso en Data Science (Titulacion Universitaria + 8 Creditos ECTS)

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
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* Todas las opiniones sobre Curso en Data Science (Titulacion Universitaria + 8 Creditos 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.

En este master aprenderás a...

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Alumnos

Plan de estudios de Curso Data Science

Resumen salidas profesionales
de curso data science
La creciente cantidad de datos y el desarrollo del Internet de las Cosas (IoT), hacen cada vez más presentes los conceptos de Data Science y el análisis de los datos en los entornos empresariales, donde el científico de datos tiene un papel fundamental en la explotación de estos datos. Con esta acción formativa podrá ponerse a la vanguardia en el uso de las nuevas tecnologías y algoritmos de análisis que le permitirán desarrollar las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz, permitiéndole un soporte de ayuda en la toma de decisiones estratégicas y optimizando costes. En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.
Objetivos
de curso data science
- Aprender a explotar los datos y visualizar los resultados mediante técnicas de Data Science y programación estadística con Python y R - Conocer los principales algoritmos de análisis estadístico utilizados en entorno de Big Data - Adquirir los conocimientos necesarios para el manejo de Bases de datos tanto relacionales como NoSQL - Aprender a aplicar las técnicas de Data Mining mediante Weka. - Descubrir la creación de cuadros de mandos (Dashboard)
Salidas profesionales
de curso data science
- Analista de datos - Data Sciencist - Experto en Big Data - Data Miner - Consultor de proyectos Big Data - Chief Data Officer (CDO)
Para qué te prepara
el curso data science
Con el Curso Superior Data Science aprenderás a explotar los datos masivos haciendo uso de las técnicas estadísticas y lenguajes de programación más usados en un entorno de Big Data. Serás capaz de visualizar resultados y aplicar algoritmos propios de la ciencia de datos mediante Python y R permitiéndote tomar decisiones estratégicas y optimizar los cálculos. Además crearás cuadros de mando (Dashboard)
A quién va dirigido
el curso data science
Este Curso Superior Data Science está dirigido a cualquier persona interesada en el mundo de la ciencia de datos y su aplicación a toda la tecnología que engloba el Big Data, especializándose en el análisis y explotación de los datos, así como a profesionales que deseen seguir formándose en un sector cada vez más demandado.
Metodología
de curso data science
Metodología Curso Euroinnova
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

  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  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. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  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
  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. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
  1. Introducción a los cuadros de mando y dashboard
  2. Estrategias para la creación de un cuadro de mando
  3. Dashboard en Excel o Google Analytics
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias

Titulación de Curso Data Science

Titulación Universitaria con 8 créditos ECTS Expedida por la Universidad Antonio de Nebrija como Formación Continua (NFC) (Baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública).

Curso homologado universidad Antonio de NebrijaCurso Online Curso  homologado Nebrija - Euroinnova (NEBE/NEBI)

NEBI - Nebrija - INESEM

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* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

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