1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de datos

  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta de SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional

  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relacionales Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipos de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. 3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del 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
  6. Integración de R en Spark

  1. 1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis

  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados