Programa del Curso

Introducción

    El proceso Data Science Funciones y responsabilidades de un Data Scientist

Preparación del entorno de desarrollo

    Bibliotecas, frameworks, lenguajes y herramientas Desarrollo local Desarrollo colaborativo basado en la web

Recogida de datos

    Diferentes tipos de datos Estructurado  Bases de datos locales Conectores de base de datos Formatos comunes: xlxs, XML, Json, csv, ...
No estructurado No soy un hace 10 años, hace 2015-20
  • Apis
  • Internet of Things (IoT)
  • Documentos, fotografías, vídeos, sonidos
  • Caso práctico: Recopilación continua de grandes cantidades de datos no estructurados
  • Almacenamiento de datos Bases de datos relacionales Bases de datos no relacionales Hadoop: Sistema de archivos distribuido (HDFS) Spark: conjunto de datos distribuidos resistente (RDD) Almacenamiento en la nube
  • Preparación de datos
  • Ingestión, selección, limpieza y transformación Garantizar la calidad de los datos: corrección, significado y seguridad Informes de excepción

      Languages utilizado para la preparación, el procesamiento y el análisis

    Lenguaje R Introducción a R Manipulación de datos, cálculo y visualización gráfica

      Python Introducción a Python

    Manipulación, procesamiento, limpieza y procesamiento de datos

      Análisis de datos
    Análisis exploratorio Estadísticas básicas Visualizaciones de borrador Comprender los datos 
  • Causalidad
  • Características y transformaciones
  • Machine Learning Supervisado vs no supervisado

      Cuándo usar qué modelo
    Natural Language Processing (NLP)
  • Data Visualization
  • Prácticas recomendadas Seleccionar el gráfico correcto para los datos correctos Paletas de colores Llevándolo al siguiente nivel Paneles Visualizaciones interactivas
  • Storytelling con datos
  • Resumen y conclusión
  • Requerimientos

    • Una comprensión general de los conceptos de bases de datos
    • Conocimientos básicos de estadística
      35 horas
     

    Número de participantes


    Comienza

    Termina


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

    Testimonios (2)

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