Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos - Online

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Analisis de educaedu

Carlos Gómez

Carlos Gómez

Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos

  • Modalidad de impartición
    El modo en que será impartido el Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos es Online.
  • Número de horas
    El periodo establecido por CEDA es de 125 horas.
  • Titulación oficial
    CEDA te entregará la acreditación correspondiente por realizar el Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos.
  • Valoración del programa
    Dentro del campo de la informática, el manejo e interpretación de datos es un área de mucha dificultad, por lo tanto genera una alta demanda. En CEDA planificaron el Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos, para que te formes a cabalidad y puedas explorar materias como: Instalación de librerías adicionales y acceso a la ayuda del IDE, Estructuras de datos, Manipulación y carga de datos en R, Técnicas complementarias de Machine Learning. Todo el plan de estudio será impartido por un grupo de profesores capacitados y de trayectoria en el sector informático.
  • Dirigido a
    Debes tener conocimiento en el área informática, y disponer de un equipo de computación y acceso a internet.
  • Empleabilidad
    Podrás optar a cargos en el área informática específicamente en el sector de procesamiento de datos, bien sea en organizaciones de índole públicas o privadas.

Comentarios sobre Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos - Online

  • Contenido
    Curso de Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos.

    • Tipo: Cursos
    • Modalidad:Online / Distancia

    Detalles.

    Dirigido a:


    - Líderes tecnológicos, directores de TI y gestores de datos que desean desarrollar estrategias de datos alineadas con los objetivos empresariales de sus organizaciones, este programa será especialmente beneficioso para aquellos que desempeñan las siguientes funciones.
    - Empresarios y consultores que buscan ofrecer soluciones integrales de datos a sus propias empresas o a las de sus clientes.

    Comentarios:

    En este curso aprenderás los conceptos generales de las bases de datos para luego trabajar sobre bases de datos relacionales. Implementarás como analista técnico y como usuario bases de datos relacionales por medio del lenguaje de consultas estructuradas (SQL). Diseñarás y desarrollarás tableros de control con la herramienta Power BI y Power Query. Al terminar el curso podrás desarrollar proyectos de data analytics como un analista integral, desde el relevamiento inicial hasta la creación de un tablero.


    ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

    - Determinar las características de un dataset, analizándolo e interpretando el preprocesamiento necesario a realizar.
    - Transformar los datos en información, añadiendo valor y propiciando la generación de conocimiento nuevo.
    - Analizar las técnicas más apropiadas para cada conjunto, examinando los resultados obtenidos.
    - Desarrollar habilidades para convertir los datos en información de la que se pueda extraer conocimiento.
    - Fundamentar la toma de decisiones realizando análisis completos previos de los datos.
    - Establecer las herramientas y métodos generales más apropiados para modelar cada dataset en función del preprocesamiento realizado.
    - Evaluar los resultados de forma analítica, comprendiendo el impacto de la estrategia escogida en las distintas métricas.
    - Demostrar capacidad crítica ante los resultados obtenidos tras aplicar métodos de preprocesamiento o modelado.


    ¿Qué distingue a este curso de los demás?

    Autoplaneado, avanza a tu ritmo de manera paráctica con contenido de actualidad.

    Temario.

    Módulo 1 Programación en R

    1 Introducción al entorno de RStudio
    2 Instalación de librerías adicionales y acceso a la ayuda del IDE
    3 Variables atómicas, operaciones básicas y depuración
    4 Estructuras de Control
    5 Estructuras de datos
    6 Aplicaciones
    7 Simulación y muestreo


    Módulo 2 Obtener, limpiar y explorar datos

    1 Manipulación y carga de datos en R
    2 Almacenamiento de datos y su extracción
    3 Organizando, fusionando y administrando datos
    4 Graficación en R
    5 Análisis Exploratorio de Datos


    Módulo 3 Aprendizaje automático

    1 ¿Qué es el aprendizaje automático?
    2 Aprendizaje máquina práctico
    3 Aprendizaje máquina práctico – clasificación
    4 Random Forests
    5 Técnicas complementarias de Machine Learning

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