Curso Gratuito CEU – Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

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Curso 100% Bonificable si eres trabajador contratado en el régimen general y envías la documentación de matrícula (en el caso de ser estudiante, desempleado, autónomo, funcionario o jubilado puedes realizar este curso de forma parcialmente subvencionada)

Para qué te prepara:

Con este Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial tendrás la posibilidad de aprender las nuevas tendencias dentro del mundo de las bases de datos dirigidas al manejo de información, la innovación y profundizando en aspectos de seguridad. Se tendrá la posibilidad de estudiar cómo llevar a cabo una base de datos en un comercio, analizando bases de datos exitosas, y por supuesto, aprendiendo de errores comunes.

A quién va dirigido:

Este Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial puede ir dirigido a propietarios de negocios que desean tomar las riendas de las bases de datos de su negocio, o que simplemente desean conocer más, para externalizar el servicio y saber de primera mano que tipo de trabajo se está realizando. Además, sirve para trabajadores del sector de la información que desean especializarse en este sector.

Titulación:

Titulación Universitaria de Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial otorgada por San Ignacio University of Miami (SIU).

Objetivos:

- Saber de primera mano todo lo que rodea a los datos en la data science. - Conocer casos del sector, tener la posibilidad de aprender sus virtudes y debilidades. - Tener la posibilidad de conocer actualizaciones dentro del sector y cómo se han dado a conocer. - Saber la estructura que hay que seguir para llevar a cabo el plan de gestión de datos. - Asimilar las acciones online y offline que se pueden aplicar en este sector.

Salidas Laborales:

Las salidas profesionales de este Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial son las de analista de datos, desarrollo de software, marketing y publicidad e investigación e innovación, entre otras. Se puede decir que todas las posiciones relacionadas con el mundo de los datos y del marketing. Desarrolla tu carrera profesional y adquiere una formación avanzada y amplia las fronteras de este sector.

Resumen:

Gracias a este Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial podrás descubrir el mundo de la data science en un mundo tan amplio como el de la información. Cuando se haya finalizado, el alumno tendrá conocimientos para opinar sobre contenidos relacionados con los datos, además de conocer más herramientas de las que conocía antes de realizarlo. Sin olvidar, que, gracias al estudio de los datos, el alumno conocerá qué debe y qué no debe hacer a la hora de gestionarlos. Por último, el alumno tendrá la posibilidad de estudiar el negocio que lleva, o para el que trabaja, de manera que pueda aplicar cambios o, al menos proponerlos, en vistas a ofrecer mejorar, y llegar y fidelizar más clientes que es lo que realmente es importante.

Metodología:

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Temario:

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Modelo de datos
  2. Tipos de datos
  3. Claves primarias
  4. Índices
  5. El valor NULL
  6. Claves ajenas
  7. Vistas
  8. Lenguaje de descripción de datos (DDL)
  9. Lenguaje de control de datos (DCL)
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y usos 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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 6. R COMO HERRAMIENTA PARA 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
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados