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UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE LOS DATOS
Plan de estudios
Titulación de diplomado en análisis de datos en línea
Claustro docente
Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial
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Diplomado en Análisis de Datos en Línea
¿Quieres convertirte en un gran experto en data science y análisis de datos? No dudes más y realiza este curso con el que conseguirás todos los conocimientos y habilidades imprescindibles para formarte como un gran especialista de este ámbito. ¡Dale a tu carrera laboral el gran impulso que se merece!
Los datos pueden ser una gran fuente de información para cualquier empresa, por lo que, cada vez, son más las empresas que los utilizan como base para tomar decisiones o para conseguir información sobre la empresa o sobre todo lo que rodea a esta. En definitiva, realizar este curso, puede ser una oportunidad perfecta para formarte como especialista de este ámbito y así lograr ampliar tus expectativas laborales. Formarte siempre es buena idea, además en este caso podrás hacerlo con la máxima comodidad.
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La ciencia de datos es una disciplina en la que se utilizan grandes cantidades de datos para dar con soluciones a problemas, encontrar patrones o tendencias que puedan existir en un sector o para conseguir información útil para poder tomar decisiones.
Al hablar de ciencia de datos, se consideran determinados aspectos que pueden llegar a ser realmente diversos. Esto se debe a que la ciencia de datos para su funcionamiento integra diversas herramientas, como son las habilidades de negocio, las matemáticas, la estadística, las ciencias de la computación, etc. Es una disciplina que puede llegar a ser algo complicada debido a que integra aspectos muy distintos.
El principal elemento que se consigue de la ciencia de datos, son los modelos predictivos. De esta forma, será mucho más sencillo tomar decisiones en una empresa, así se conseguirá que dichas decisiones estén mucho más optimizadas, sean más rápidas y convincentes.
Además, en algunas ocasiones, la ciencia de datos también puede ser para crear una mejor experiencia para el usuario. Por ejemplo, en el caso de Netflix para crear recomendaciones sobre series y películas.
Por tanto, la ciencia de datos puede ser útil para realizar distintos tipos de análisis, entre los que destacan los siguientes:
- Análisis de descripción, se utiliza para la obtención de información. Normalmente, en este análisis se obtienen gráficos de distintos tipos para conseguir describir una situación.
- Análisis de diagnóstico, por otra parte, también se para conocer de dónde viene un problema, es decir, diagnosticar cuál puede ser la causa de que ocurra algo.
- Análisis de predicción, en este caso, los datos también se pueden utilizar para establecer patrones o tendencias y así conseguir predecir cualquier problema que pueda ocurrir.
- Análisis de prescripción, por último, el análisis prescriptivo que va un paso más allá y se encargan de predecir qué va a ocurrir y establecer una posible solución.
En definitiva, la ciencia de datos puede llegar a ser realmente útil para conseguir todo tipo de información, que puede ser muy valiosa para una empresa.
Si quieres conocer más información sobre este Diplomado en Análisis de Datos puedes continuar leyendo.
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Es importante no confundir y saber diferenciar bien estos términos, ya que al ser similares puede existir una tendencia errónea que lleve al error.
Por esta razón es importante saber, que, aunque son dos disciplinas que principalmente se basan en la extracción de información y conocimientos a partir de datos, existen diferencias entre estas dos disciplinas. Por ejemplo, en análisis de datos se suele trabajar con datos estructurados, mientras que en la ciencia de datos ocurre todo lo contrario.
Además, en el análisis de datos se suelen realizar gráficos para comunicar información de forma visual, mientras que, en la ciencia de datos, se llevan a cabo extracciones de información para crear algoritmos y modelos.
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