INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS & BIG DATA

Duración: 18 horas

Código: BIG-100

Descripción:

Este curso está diseñado para que los participantes comiencen su viaje en la ciencia de datos, mientras aprenden lo que se necesita para convertirse en un Científico de Datos.

Se aprenderá a trabajar y explorar datos utilizando una variedad de técnicas de visualización, analíticas y estadísticas.

Se trabajará con diversos tipos de herramientas y servicios en la nube, principalmente Microsoft, pero también de otros proveedores.

Audiencia:

Trabajadores de la información (Information Workers) que desean incursionar en el conocimiento y uso de prácticas de ciencias de datos en su trabajo profesional.

Este curso está orientado a profesionales con conocimientos básicos en el manejo de datos y herramientas para la gestión de información con expectativas de prepararse para los nuevos trabajos emergentes en la era digital.

Contenido:
  1. Ciencia de datos (Data Science)
    1. Introducción a la ciencia de datos
    2. Historias e historias analíticas
    3. Ética y leyes en analítica
    4. Matemáticas y estadísticas en ciencias de datos
    5. Planificar y conducir estudios de datos
  2. Exploración de datos con código (Python for Data Science)
    1. Fundamentos de Python
    2. Listas y estructuras de datos
    3. Funciones y paquetes
    4. Numpy
    5. Gráficos con Matplotlib
    6. Flujo de control y Pandas
  3. Exploración y entendimiento de los datos (Data Understanding with Excel)
    1. Introducción a los datos
    2. Fundamentos del análisis de datos
    3. Exploración de datos
    4. Estadística básica
  4. Análisis, preparación y visualización de datos (Data Preparation with Power BI)
    1. Transformación de datos
    2. Modelado de datos
    3. Visualización de datos
    4. Comunicaciones y colaboración
  5. Aprendizaje de maquina (Machine Learning: Modeling, Evaluation and Deployment)
    1. Introducción al aprendizaje de maquina
    2. Exploración de datos
    3. Limpieza y preparación de datos
    4. Iniciación con aprendizaje supervisado
    5. Algoritmos de aprendizaje de maquina
    6. Aprendizaje no supervisado
  6. Macro datos (Bigdata)
    1. Introducción a los macro datos
    2. Datos y archivos de datos
    3. Bases de datos relacionales
    4. Bases de datos NoSQL
    5. Procesamiento de macro datos
    6. Procesamiento de macro datos en lotes
    7. Procesamiento de macro datos en tiempo real
Costos:

Este costo incluye:

  • Certificado del curso
  • Material de estudio en formato Digital
  • Refrigerios e impuestos de ley