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Temario

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

Resumen salidas profesionales
La información es un activo clave y el análisis de datos emerge como una disciplina fundamental. Este Diplomado en Análisis de Datos proporciona un recorrido integral desde los conceptos fundamentales de la Ciencia de Datos hasta las técnicas avanzadas de procesamiento y análisis. Con un enfoque en bases de datos relacionales y NoSQL, destaca la importancia de herramientas como MongoDB, Python y R, brindando habilidades esenciales en el pre-procesamiento, procesamiento y análisis de datos. La capacidad para realizar inferencias estadísticas, modelar con precisión y presentar resultados de manera efectiva se convierten en competencias clave para liderar en la toma de decisiones informadas basadas en datos.

Objetivos
- Dominar los principios de la Ciencia de Datos y su relación con Cloud Computing. - Comprender y aplicar el modelo relacional y el lenguaje SQL en bases de datos relacionales. - Evaluar y seleccionar apropiadamente entre bases de datos relacionales y NoSQL según las necesidades. - Adquirir habilidades prácticas en MongoDB, desde la instalación hasta consultas avanzadas. - Utilizar Python como herramienta clave en el análisis de datos, integrándolo con MongoDB y Hadoop. - Aplicar R para realizar análisis estadísticos predictivos y su integración con entornos como Hadoop. - Desarrollar habilidades en ETL, inferencia estadística, modelos de regresión y presentación efectiva de resultados.
Salidas profesionales
Las salidas laborales incluyen roles como analista de datos, científico/a de datos, desarrollador/a de bases de datos, especialista en Big Data, consultor/a en análisis predictivo, y más. Este Diplomado en Análisis de Datos abre puertas a sectores como la tecnología, finanzas, salud, marketing y cualquier industria que demande expertos/as en la toma de decisiones basada en datos.
Para qué te prepara
Este Diplomado en Análisis de Datos te prepara para afrontar desafíos en el mundo del análisis de datos, desde el diseño de bases de datos hasta la presentación de resultados. Obtendrás competencias en herramientas clave como MongoDB, Python, y R, permitiéndote tomar decisiones informadas basadas en datos y destacar en roles especializados en Ciencia de Datos y Big Data tan solicitados hoy día en el mundo laboral.

A quién va dirigido
Este Diplomado en Análisis de Datos está dirigido a profesionales y estudiantes de áreas afines, como analistas de datos, ingenieros/as informáticos, científicos/as de datos, y cualquier persona interesada en adquirir habilidades avanzadas en análisis y gestión de datos que permitan una decisión de datos informada.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
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El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de diplomado en análisis de datos en línea

Titulo de Diplomado en Análisis de Datos expedido por la Universidad Hemisferios en colaboración con Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)
HEMISFERIOSINESEM
HEMISFERIOS_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Rafael Marín Sastre

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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Metodología MyLxp

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.

DIPLOMADO EN ANÁLISIS DE DATOS EN LÍNEA

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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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Euroinnova International Online Education es una empresa con más de 15 años de experiencia en el sector de enseñanza E-learning. Gracias a la gran flexibilidad que te ofrecemos podrás compaginar de la forma que mejor te convenga tus horarios laborales y de estudio.

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¡Con la realización de este curso, conseguirás una titulación expedida por la Universidad Hemisferios en coolaboración con el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)!

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