Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos - Online

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Analisis de educaedu

Carlos Gómez

Carlos Gómez

Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos

  • Modalidad de impartición
    El Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos es Online se dictará en modalidad Online.
  • Número de horas
    Se llevará a cabo en un lapso establecido de 125 horas.
  • Titulación oficial
    Una vez que concluya el Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos recibes la acreditación correspondiente.
  • Valoración del programa
    Para las empresas actualmente, el sector informático es de suma importancia, ya que el manejo e interpretación de datos es un área de mucha sensibilidad, y la necesidad de invertir en ese departamento, produce una alta demanda de profesionales. En CEDA brindan el Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos, para que te prepares y puedas explorar materias como: Variables atómicas, operaciones básicas y depuración, Simulación y muestreo, Almacenamiento de datos y su extracción, Random Forests. Todo el plan de estudio será impartido por un grupo de docentes con perfil de alto estándar con experiencia en informática.
  • Dirigido a
    Para cursar, debes tener conocimiento medio en sistemas y contar con equipo de computación.
  • Empleabilidad
    Podrás optar por puestos de trabajo en el área de informática específicamente en análisis de datos.
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Comentarios sobre Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos - Online

  • Contenido
    Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos.

    • Tipo: Cursos
    • Modalidad:Online / Distancia

    Detalles.

    Dirigido a:


    - Líderes tecnológicos, directores de TI y gestores de datos que desean desarrollar estrategias de datos alineadas con los objetivos empresariales de sus organizaciones, este programa será especialmente beneficioso para aquellos que desempeñan las siguientes funciones.
    - Empresarios y consultores que buscan ofrecer soluciones integrales de datos a sus propias empresas o a las de sus clientes.

    Comentarios:

    En este curso aprenderás los conceptos generales de las bases de datos para luego trabajar sobre bases de datos relacionales. Implementarás como analista técnico y como usuario bases de datos relacionales por medio del lenguaje de consultas estructuradas (SQL). Diseñarás y desarrollarás tableros de control con la herramienta Power BI y Power Query. Al terminar el curso podrás desarrollar proyectos de data analytics como un analista integral, desde el relevamiento inicial hasta la creación de un tablero.


    ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

    - Determinar las características de un dataset, analizándolo e interpretando el preprocesamiento necesario a realizar.
    - Transformar los datos en información, añadiendo valor y propiciando la generación de conocimiento nuevo.
    - Analizar las técnicas más apropiadas para cada conjunto, examinando los resultados obtenidos.
    - Desarrollar habilidades para convertir los datos en información de la que se pueda extraer conocimiento.
    - Fundamentar la toma de decisiones realizando análisis completos previos de los datos.
    - Establecer las herramientas y métodos generales más apropiados para modelar cada dataset en función del preprocesamiento realizado.
    - Evaluar los resultados de forma analítica, comprendiendo el impacto de la estrategia escogida en las distintas métricas.
    - Demostrar capacidad crítica ante los resultados obtenidos tras aplicar métodos de preprocesamiento o modelado.


    ¿Qué distingue a este curso de los demás?

    Autoplaneado, avanza a tu ritmo de manera paráctica con contenido de actualidad.

    Temario.

    Módulo 1 Programación en R

    1 Introducción al entorno de RStudio
    2 Instalación de librerías adicionales y acceso a la ayuda del IDE
    3 Variables atómicas, operaciones básicas y depuración
    4 Estructuras de Control
    5 Estructuras de datos
    6 Aplicaciones
    7 Simulación y muestreo


    Módulo 2 Obtener, limpiar y explorar datos

    1 Manipulación y carga de datos en R
    2 Almacenamiento de datos y su extracción
    3 Organizando, fusionando y administrando datos
    4 Graficación en R
    5 Análisis Exploratorio de Datos


    Módulo 3 Aprendizaje automático

    1 ¿Qué es el aprendizaje automático?
    2 Aprendizaje máquina práctico
    3 Aprendizaje máquina práctico – clasificación
    4 Random Forests
    5 Técnicas complementarias de Machine Learning

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