Curso de técnicas de análisis y minería de datos en Data Science
Curso de técnicas de análisis y minería de datos en Data Science
Este curso te permitirá conocer y comprender los fundamentos de la Ciencia de datos. Aprenderás los pasos asociados a la ejecución y desarrollo de un proyecto de Data science y la importancia de la recogida de datos, dado el impacto que esto tiene en la toma de decisiones. Además, comprenderás los tres pasos imprescindibles en la gestión de datos: la recopilación, el análisis y la interpretación.
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Convocatoria
Continua
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Metodología
Actividades prácticas desde el minuto 1. Por cada Unidad habrá un examen tipo test y al final del curso deberá resolverse un caso real.
Modalidad
Online 100% desde donde quieras
Duración
32 Horas | 3 Semanas
Horarios
Sin horarios | 2 horas diarias recomendadas
Para ti, si
- Quieres aprender desde cero técnicas de análisis
¿Por qué aprender técnicas de análisis, minería y visualización de datos?
Toma de decisiones informadas
Los datos son una fuente invaluable de información. Al aprender técnicas de análisis, minería y visualización de datos, puedes extraer conocimientos significativos y tomar decisiones más fundamentadas y basadas en evidencia.
Identificación de patrones y tendencias
Los datos contienen patrones ocultos y tendencias que no siempre son evidentes a simple vista. Al aplicar técnicas de análisis y minería de datos, puedes descubrir relaciones, correlaciones y comportamientos.
Detección de anomalías y fraudes
El análisis de datos es una herramienta poderosa para identificar anomalías o patrones sospechosos que podrían indicar fraudes o actividades no deseadas.
Optimización de procesos y eficiencia
El análisis de datos puede ayudar a identificar áreas de mejora en los procesos empresariales y encontrar oportunidades para aumentar la eficiencia y reducir los costos.
Segmentación y personalización
Las técnicas de análisis y minería de datos permiten segmentar a los clientes en grupos homogéneos con características similares. Esto es útil para realizar campañas de marketing más efectivas, personalizar la experiencia del usuario.
Objetivos del Curso de técnicas de análisis y minería de datos en Data Science
Ejecución y desarrollo de un proyecto de Data Science
Detectar problemas en la preparación de los datos
Modelos matemáticos para el análisis de datos
Competencias profesionales del Curso de técnicas de análisis y minería de datos en Data Science
Al adquirir estas habilidades, podrías considerar las siguientes salidas: Analista de datos, científico de datos, especialista en Business Intelligence (BI), consultor de datos, especialista en marketing digital, especialista en experiencia de usuario (UX), especialista en investigación de mercado, especialista en operaciones y logística.
Plan de estudios y asignaturas Curso de técnicas de análisis y minería de datos en Data Science
Este curso te permitirá conocer y comprender los fundamentos de la Ciencia de datos. Aprenderás los pasos asociados a la ejecución y desarrollo de un proyecto de Data science y la importancia de la recogida de datos, dado el impacto que esto tiene en la toma de decisiones. Además, comprenderás los tres pasos imprescindibles en la gestión de datos: la recopilación, el análisis y la interpretación.
Ciclo de vida y calidad del dato
Definición de ciencia de datos
Calidad del dato
A lo largo de este tema, nos centraremos en conocer y comprender los fundamentos de la Ciencia de datos, una disciplina sumamente importante en la actualidad.
Comentaremos también los pasos asociados a la ejecución y desarrollo de un proyecto de Data science, roles vinculantes, aplicaciones generales y, por último, abordaremos la temática de calidad del dato y sus derivados.
Preparación y preproceso de datos
Objetivos y reflexión inicial
¿Qué es la recogida de datos?
Proceso de trabajo en data science
Data Management
Gobierno del dato
Preparación de los datos o Data Wrangling
Fases del Data Wrangling
Data Wrangling en Python
Data cleaning
Los datos son el ingrediente principal del trabajo del data scientist. Sin ellos, no hay análisis, no hay modelos… Sin datos no tenemos visión de nada.
Es por ello que es fundamental empezar a construir nuestros conocimientos de este ámbito por esta parte. Vamos a explicarte la importancia de la recogida de datos para que entiendas que el impacto de las decisiones que se toman durante dicho proceso puede ser determinante en el resto de tareas que ejecuta un data scientist en su día a día.
Además, vamos a presentar distintos casos de uso para ofrecerte todos los escenarios iniciales que te abrirán la puerta al mundo del análisis y del modelado.
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