Curso gratis en Preprocesamiento y Análisis de Datos

Curso Gratis Online para Trabajadores y Empresas

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OBJETIVOS DEL CURSO GRATIS EN PREPROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE DATOS

Uno de los aspectos decisivos a la hora de realizar cualquier proyecto de data science son los datos. En muchas ocasiones, estos datos no reciben la atención que realmente necesitan y encontramos datos incompletos, duplicados y, en definitiva, de poca calidad. Es muy importante contar con datos de calidad ya que éstos son la base del proceso y sin ellos ningún proyecto de ciencia de datos puede salir adelante.
Este curso en preprocesamiento y análisis de datos te prepara en todas las etapas donde intervienen los datos. Desde la recolección de estos a partir de bases de datos (relacionales y no relacionales) pasando por las bases del procesamiento para mejorar la calidad de estos, el análisis usando Python y R y acabando con el reporte de los resultados finales.

CONTENIDO DEL CURSO GRATIS EN PREPROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

1. ¿Qué es la ciencia de datos y por qué es tan importante hoy en día?
2. Herramientas fundamentales para convertirse en un científico de datos
3. Data Science y Cloud Computing: cómo trabajan juntos
4. Aspectos legales y de protección de datos que debes tener en cuenta

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

1. Introducción a las bases de datos relacionales
2. El modelo relacional: estructura y funcionamiento
3. Lenguaje SQL para consultar bases de datos
4. MySQL: una base de datos relacional popular y cómo utilizarla

UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y ALMACENAMIENTO ESCALABLE

1. ¿Qué son las bases de datos NoSQL y en qué se diferencian?
2. Comparativa entre Bases de Datos Relacionales y NoSQL
3. Tipos de bases de datos NoSQL y el Teorema de CAP
4. Sistemas NoSQL más comunes y sus aplicaciones

UNIDAD DIDÁCTICA 4. PYTHON Y ANÁLISIS DE DATOS

1. Introducción a Python para análisis de datos
2. Requisitos básicos para empezar con Python
3. Las principales librerías en Python para manipular y analizar datos
4. MongoDB, Hadoop y Python: la combinación perfecta para Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 5. EL LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN R

1. Introducción a R y sus ventajas
2. ¿Qué necesitas para comenzar a usar R?
3. Tipos de datos en R y su manejo
4. Análisis estadístico descriptivo y predictivo con R
5. Integrando R con Hadoop para Big Data
6. Integración de R con Spark para procesamiento distribuido

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRE-PROCESAMIENTO Y PROCESAMIENTO DE DATOS

1. Obtención, limpieza y transformación de datos (ETL)
2. Inferencia estadística aplicada a datos
3. Modelos de regresión para predicciones
4. Pruebas de hipótesis para validar resultados

UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANÁLISIS DE LOS DATOS

1. Inteligencia de negocios y análisis avanzado de datos
2. Teoría de grafos y análisis de redes sociales
3. Cómo presentar y comunicar resultados de forma efectiva