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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE LOS DATOS

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
La ciencia de datos es una disciplina que combina el uso de la estadística, la informática y el conocimiento del dominio para extraer información valiosa de los datos. La ciencia de datos se ha convertido en una herramienta imprescindible para las empresas y organizaciones que quieren mejorar su toma de decisiones, su innovación y su competitividad. En Data analytics, aprenderás los conceptos básicos de la ciencia de datos, las herramientas necesarias para el análisis de datos como puede ser el uso de Python y sus principales librerías para el análisis de datos, como NumPy, Pandas, Matplotlib o Scikit-learn, y cómo aplicarlas a diferentes casos prácticos. Además, conocerás los aspectos legales que debes tener en cuenta para proteger los datos y la privacidad.

Objetivos
- Conocer qué es la ciencia de datos y cuáles son sus aplicaciones y beneficios. - Aprender a usar Python, uno de los lenguajes más populares y versátiles para el análisis de datos. - Familiarizar las principales librerías de Python para el análisis de datos. - Aprender a usar MongoDB y Hadoop, dos sistemas que facilitan el manejo de datos no estructurados o distribuidos. - Aplicar los conocimientos adquiridos a diferentes casos prácticos.
Salidas profesionales
- Analista de datos, encargado de interpretar y transformar datos en información útil - Científico de datos, especializado en modelar y prever tendencias a partir de grandes volúmenes de información - Ingeniero de datos, centrado en la creación y mantenimiento de infraestructuras de datos - Consultor en analítica, asesorando a empresas sobre estrategias basadas en datos - Especialista en visualización, diseñando representaciones gráficas para facilitar la toma de decisiones.
Para qué te prepara
Data analytics te prepara para convertirte en un científico de datos capaz de manejar, analizar e interpretar los datos con Python y otras herramientas. Al finalizar el curso, serás capaz de realizar proyectos de ciencia de datos desde cero, utilizando las técnicas y metodologías más adecuadas para cada caso. También serás capaz de comunicar los resultados de tus análisis de forma clara y efectiva, utilizando gráficos, tablas o informes.

A quién va dirigido
Data analytics va dirigido a todas aquellas personas que quieran iniciarse en el mundo de la ciencia de datos y el análisis de datos. No se requieren conocimientos previos de programación o estadística, aunque se recomienda tener una base matemática y lógica. El curso está pensado para ofrecer una introducción teórica y práctica a la ciencia de datos.

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
Equipo docente especializado
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 microcredencial data analytics

Titulación de Microcredencial Universitaria de Data Analytics con 45 horas y 1 Crédito expedida por UNIMIAMI
UNIMIAMI
DIPLOMA_UNIMIAMI

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Cristina Muñoz Aycuens

Docente de la facultad de ciberseguridad y cloud computing

Euroinnova International Online Education
Jorge Córdoba Merino

Docente de la facultad de ciberseguridad y cloud computing

Euroinnova International Online Education
Jorge López Blasco

Docente de la facultad de ciberseguridad y cloud computing

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