Especialización en Técnicas de Análisis de Datos.

Postítulo

Online

$ 1.799.995 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Postítulo

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    600h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

TECH - Universidad Tecnológica

El programa en Técnicas de Análisis de Datos es un completo programa educativo, concebido para proporcionar al estudiante las competencias necesarias para actuar con la seguridad de un experto en análisis de datos. Con la excepcional calidad de TECH, la mayor universidad en español del mercado docente online.

Información importante

Documentación

  • 1especializacion-tecnicas-analisis-datos.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Objetivos generales
Š Analizar los datos producidos y sacar conclusiones mediante herramientas estadísticas para la toma de decisiones más adecuadas en cada momento
Š Aprender los conceptos introductorios de la estadística; razonar estadísticamente; representar relaciones entre diferentes variables, entre otros
Š Profundizar en los principios de probabilidad que son la base para la estadística inferencial, que permitirá contrastar conjeturas (contrastes de hipótesis) sobre cómo es una determinada población

Objetivos específicos
Módulo 1. Análisis e interpretación de datos
Š Conocer las diferentes teorías para el análisis e interpretación de datos
Š Identificar los descriptores más habituales para un conjunto de datos
Š Conocer y evaluar la aplicabilidad de los diferentes descriptores a un conjunto de datos existente
Módulo 2. Técnicas de análisis de datos e IA
Š Conocer las diferentes técnicas para el análisis de datos
Š Diseñar la estrategia conjunta de técnicas estadísticas y de inteligencia artificial para el desarrollo de sistemas descriptivos y predictivos aplicados a la realidad de un conjunto de datos
Š Comprender el funcionamiento y características de las técnicas habituales de procesamiento masivo de datos
Módulo 3. Herramientas de análisis de datos
Š Conocer los entornos más utilizados por los Data Scientist
Š Conocer cómo debe realizarse el tratamiento de datos en formatos diversos procedentes de fuentes diferentes
Š Aprender a la necesidad de garantizar la veracidad de los datos como fase previa a su tratamiento

Los objetivos de este Experto Universitario se han establecido con base en metas realistas y necesarias para el profesional del sector. De forma paulatina el estudiante podrá ir constatando su aprendizaje y su progreso en el dominio de los contenidos de manera que, al finalizar, habrá completado un completo proceso de crecimiento profesional.

Este Experto Universitario en Técnicas de Análisis de Datos contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Experto Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Experto Universitario, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Experto Universitario en Técnicas de Análisis de Datos
N.º Horas Oficiales: 600 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente,calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterioren iPad.

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Opiniones

Materias

  • Infraestructuras
  • Seguridad
  • Interpretación
  • Gestión
  • Análisis de datos

Profesores

Luis  Angel Galindo

Luis Angel Galindo

Profesor

Temario

Módulo 1. Análisis e interpretación de datos

1.1. Introducción a la estadística
1.2. Medidas aplicables al tratamiento de información
1.3. Correlación estadística
1.4. Teoría de la probabilidad condicional
1.5. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
1.6. Inferencia bayesiana
1.7. Teoría de muestras
1.8. Intervalos de confianza
1.9. Contrastes de hipótesis
1.10. Análisis de la regresión

Módulo 2. Técnicas de análisis de datos e IA

2.1. Analítica predictiva
2.2. Técnicas de evaluación y selección de modelos
2.3. Técnicas de optimización lineal
2.4. Simulaciones de Monte Carlo
2.5. Análisis de escenarios
2.6. Técnicas de Machine Learning
2.7. Analítica web
2.8. Técnicas de Text Mining
2.9. Métodos en Procesamiento Lenguaje Natural (PNL)
2.10. Análisis de redes sociales

Módulo 3. Herramientas de análisis de datos

3.1. Entorno R de Data Science
3.2. Entorno Python de Data Science
3.3. Gráficos estáticos y estadísticos
3.4. Tratamiento de datos en diferentes formatos y diferentes fuentes
3.5. Limpieza y preparación de datos
3.6. Estudios exploratorios
3.7. Árboles de decisión
3.8. Reglas de clasificación y de asociación
3.9. Redes neuronales
3.10. Deep Learning

Módulo 4. Sistemas de gestión de bases de datos y paralelización de datos

4.1. Bases de datos convencionales
4.2. Bases de datos no convencionales
4.3. Cloud Computing: gestión distribuida de datos
4.4. Herramientas de ingesta de grandes volúmenes de datos
4.5. Tipos de paralelismos
4.6. Procesamiento de datos en streaming y tiempo real
4.7. Procesamiento paralelo: Hadoop
4.8. Procesamiento paralelo: Spark
4.9. Apache Kafka

4.9.1. Introducción a Apache Kafka
4.9.2. Arquitectura
4.9.3. Estructura de datos
4.9.4. APIs Kafka
4.9.5. Casos de uso

4.10. Cloudera impala

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