Curso de técnicas de análisis y minería de datos en Data Science

¿Por qué estudiar este curso?

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.
Para quien quiere aprender desde cero técnicas de análisis.

Objetivos del curso

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

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

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.

*El programa académico puede estar sujeto a cambios en función de la diferente variedad en la demanda de skills dominantes del mercado. Nuestro objetivo es tu empleabilidad.

Curso de técnicas de análisis y minería de datos en Data Science

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Metodología

Plan de estudios