Curso Gratuito Maestría en Data Science + Estancia Internacional

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Para qué te prepara:

La finalidad principal de esta maestría en data science es la de ofrecer una formación completa y actualizada sobre el mundo del big data. Al obtener una visión global de este campo y al entender sus fundamentos, los profesionales podrán desarrollar las estrategias más eficientes para sus empresas y elegir las herramientas que mejor se ajusten a necesidades. En cuanto a nivel técnico, esta maestría profundizará en el lenguaje SQL, en el funcionamiento de bases relacionales, en técnicas de data mining y weka, en el almacenamiento escalable y en ciberseguridad para que toda la información extraída quede bajo control. Como ves, esta maestría contiene un amplio temario que te permitirá dominar los aspectos más esenciales del big data.

A quién va dirigido:

Esta maestría en data science va dirigido a todos los profesionales del mundo empresarial que quieran comenzar a explorar el mundo de los datos y a beneficiarse de todo su potencial. Comenzarás entendiendo los conceptos más generales y seguirás con los aspectos más técnicos para para obtener un aprendizaje completo que te permita desarrollar proyectos basados en la ciencia de los datos.

Titulación:

Titulación de Maestría en Data Science con 1500 horas expedida por ESIBE (ESCUELA IBEROAMERICANA DE POSTGRADO).

Objetivos:

- Profundizarás en los fundamentos del data science. - Aprenderás las últimas técnicas de extracción y gestión de datos, así como lenguaje de consulta SQL - Conocerás las estrategias más efectivas de Marketing basadas en el análisis de datos. - Implantarás los nuevos modelos y técnicas del data mining. - Diseñarás proyectos de crecimiento empresarial para los que será esencial la gestión de datos - Sabrás detectar y potenciar los factores de éxito que impulsan a una empresa gracias al cruce de información obtenida de sus actividades en el entorno digital.

Salidas Laborales:

Las salidas profesionales a las que conseguirás acceder con la maestría en data science son innumerables. Podrás trabajar junto a los equipos directivos en la toma de decisiones, como analista de mercado, digital manager, data architect, chief data officer y en muchas otras profesiones emergentes.

Resumen:

El big data se ha vuelto un área a desarrollar imprescindible para todo tipo de empresas. Los datos se han vuelto la moneda de cambio más cotizada, tanto, que muchas compañías de nueva creación y base tecnológica, ya no pagan a sus socios con dinero, sino con información confidencial y muy valiosa para el desarrollo de negocio. ¿Quieres ser tú uno de los profesionales que lideren el data science? Te recomendamos la Maestría en Data Science de Esibe Mientras que antes, solo las grandes empresas tenían acceso a las fuentes de datos y a las herramientas más caras y sofisticadas para extraerlos, ahora, el mundo del big data se ha democratizado y ofrece servicios adaptados a las posibilidades de cada negocio.

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:

MÓDULO 1. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI

MÓDULO 2. ANALÍTICA WEB

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB
  1. ¿Qué es la analítica web?
  2. Establecimiento de objetivos y KPIs
  3. Métricas principales y avanzadas
  4. Objetivos y ventajas de medir
  5. Plan de medición
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4
  1. Introducción a Google Analytics 4
  2. Interfaz
  3. Métricas y dimensiones
  4. Informes básicos
  5. Filtros
  6. Segmentos
  7. Eventos
  8. Informes personalizados
  9. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER
  1. Introducción a GTM
  2. Implementación con GTM
  3. Medición con GTM
  4. Uso de Debug/Preview Mode
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN
  1. La atribución
  2. Multicanalidad
  3. Customer Journey
  4. Principales modelos de atribución
  5. Modelos de atribución personalizados
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CREACIÓN DE DASHBORAD CON GOOGLE DATA STUDIO
  1. Planificación del Dashboard
  2. Características del Dashboard
  3. Introducción a Data Studio
  4. Conectores
  5. Tipos de gráficos
  6. Personalización de informes
  7. Elementos de control
  8. Dimensiones y métricas
  9. Campos Calculados
  10. Compartir informes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEO
  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEM
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB ORIENTADA A LAS REDES SOCIALES
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. LinkedIn
  7. Tik tok
  8. Instagram
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS Y ESTRATEGIAS
  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web
UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS HERRAMIENTAS PARA ANALÍTICA WEB
  1. Hotjar
  2. Microsoft Power BI
  3. Google Search Console
  4. Matomo
  5. Awstats
  6. Chartbeat
  7. Adobe Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 11. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO
  1. ¿Qué son las cookies?
  2. Tipos de cookies
  3. GDPR
  4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies

MÓDULO 3. DATA SCIENCE (CIENCIA DE DATOS)

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
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
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 BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso 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. WEKA Y DATA MINING
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. 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 7. 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 8. 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 9. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

MÓDULO 4. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LIBRERÍAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS: NUMPY, PANDAS Y MATPLOTLIB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FILTRADO Y EXTRACCIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PIVOT TABLES
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GROUPBY Y FUNCIONES DE AGREGACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUSIÓN DE DATAFRAMES
UNIDAD DIDÁCTICA 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y CON SEABORN
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 9. REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ÁRBOL DE DECISIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 11. NAIVE BAYES
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM)
UNIDAD DIDÁCTICA 13. KNN
UNIDAD DIDÁCTICA 14. PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
UNIDAD DIDÁCTICA 15. RANDOM FOREST

MÓDULO 5. HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE DATA
  1. Google Data Studio
UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. POWERBI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CARTO
  1. CartoDB

MÓDULO 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2

UNIDAD DIDÁCTICA 1. GGPLOT2 COMO LIBRERÍA PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EJES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÍTULOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LEYENDAS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FONDOS Y LÍNEAS DE CUADRÍCULA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÁRGENES
UNIDAD DIDÁCTICA 7. GRÁFICOS DE PANELES MÚLTIPLES
UNIDAD DIDÁCTICA 8. COLORES
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TEMAS
UNIDAD DIDÁCTICA 10. LÍNEAS
UNIDAD DIDÁCTICA 11. TEXTO
UNIDAD DIDÁCTICA 12. COORDENADAS
UNIDAD DIDÁCTICA 13. TIPOS DE GRÁFICOS
UNIDAD DIDÁCTICA 14. CINTAS
UNIDAD DIDÁCTICA 15. SUAVIZADOS
UNIDAD DIDÁCTICA 16. GRÁFICOS INTERACTIVOS