[language-switcher]
+34 911 23 83 46
WhatsApp
Campus virtual
Cerrar
¿alguna duda?

Inicio > Programas > 

Curso de Técnicas de análisis, minería y visualización de datos en Data Science

Curso de Técnicas de análisis, minería y visualización 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.
10% de descuento por pago único
ilustración 3d portátil
ilustracion 3d ubicacion
Próxima convocatoria
Continua
10% de descuento por pago único
Al pagar en un plazo se aplica un 10% de descuento sobre el precio
Modalidad
Online 100% desde donde quieras
Duración
32 Horas | 3 Semanas
Horarios
Sin horarios | 2 horas diarias recomendadas
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.
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, minería y visualización 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, minería y visualización 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, minería y visualización 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.
immuner@coderpro :~$ _
Ciclo de vida y calidad del dato
  1. Definición de ciencia de datos
  2. 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
  1. Objetivos y reflexión inicial
  2. ¿Qué es la recogida de datos?
  3. Proceso de trabajo en data science
  4. Data Management
  5. Gobierno del dato
  6. Preparación de los datos o Data Wrangling
  7. Fases del Data Wrangling
  8. Data Wrangling en Python
  9. 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.
Modelos analíticos
  1. Modelos prescriptivos.
  2. Modelos predictivos.
  3. Modelos descriptivos.

Los datos que recibimos diariamente son infinitos, ya sea en nuestro trabajo como en la vida cotidiana. Además, en cualquier momento podemos necesitar analizarlos y adoptar distintos enfoques que afecten directamente en nuestras decisiones. Es por ello que el análisis de datos es clave a día de hoy y nos ayuda a enfocar y optimizar soluciones. La gestión de datos sigue tres pasos: recopilación, análisis e interpretación. Y en este tema podremos aplicarlos de la siguiente forma: Tomaremos un conjunto de datos sin ningún tipo de estructura. Aplicaremos un modelo de datos para que sean más visuales. Podremos sacar tendencias, patrones de correlación, métricas, etc. Tomaremos una decisión final. Además, veremos que esto se puede aplicar a cualquier sector, ya que en todos los sistemas se puede aplicar el análisis de datos.

Itinerario formativo

<Curso Kernel>
Técnicas de análisis, minería y visualización de datos en Data Science.
32 Horas
Recomendable hacer cursos previos
<Curso Kernel>
Visualización de datos para Data Science: Power BI
32 Horas
<Curso Kernel>
Big data: introducción, tecnologías e inteligencia de negocio en Data Science
64 Horas
<Curso Kernel>
Tecnología y herramientas Big Data: Hadoop, Spark y MongoDB
64 Horas
<Curso Kernel>
Estadística para científicos de datos: Probabilidad, muestreo y diseño experimental
64 Horas
<Curso Kernel>
Estadística para científicos de datos: Probabilidad, muestreo y diseño experimental
64 Horas
Lo nuestro son los datos y la empleabilidad
arco 3d
+
40
ofertas de empleo mensuales
+
4,7
ofertas de empleo por alumno
94,5
%
de empleabilidad
84
%
mejoran su situación laboral
figura 3d colorida
Que te lo cuenten ellos
No son necesarios conocimientos previos, de hecho, es un programa ideal para iniciarse en el mundo de la interacción con bases de datos.

Armando García, alumno del máster de Data Science Online

Solicita más información

¿Te podemos ayudar?
¡Me quiero inscribir!
Técnicas de análisis, minería y visualización de datos en Data Science
Podrás cursar este programa de forma 100% remota, recibirás las credenciales en un plazo de 48h.
95€ > 86€
10% de descuento por pago único
QUIERO MÁS INFORMACIÓN
Premios, reconocimientos y colaboradores
  • logo latin america leadership program
  • premio educacion en tecnologia e innovacion
  • logo premios excelencia educativa
  • logo member
  • logo european excellence education
  • logo asottech
logo asottech
premio educacion en tecnologia e innovacion
Innovation Catalyst
logo premios excelencia educativa
Copyright © IMMUNE Technology Institute - All rights reserved.
crossmenuarrow-right