especialista en data science

Curso Especialista en Data Science 2021

Curso Especialista en Data Science

 

experto en data science

Especialista en Data Science: Data Science es la ciencia centrada en el estudio de los datos. Se encarga de extraer información de grandes cantidades de datos. Data Science combina la estadística, las matemáticas y la informática para interpretar datos. El objetivo es tomar decisiones.

Estos datos se obtienen a través de diferentes canales. Los teléfonos móviles, las redes sociales, los e-commerce o las encuestas son solo algunas de las fuentes utilizadas. Nuestros gustos, rutinas o movimientos generan datos de gran valor para las empresas que quieren conocer a sus clientes al detalle. Sin embargo, la interpretación de los datos no estructurados no aporta valor a las compañías. De ahí surge la necesidad de contar con científicos de datos en sus equipos. Gracias al Data Science las empresas pueden anticiparse a la hora de tomar decisiones.

 

¿De dónde proviene el término Data Science?


El término ‘Data Science’ ha estado presente durante las últimas tres décadas. Pero no fue hasta la década de los 70 cuando el término se comenzó a usar para definir los métodos de procesamiento de datos. Finalmente, 2001 fue el año en el que la ciencia de datos se introdujo como una disciplina independiente.

 

¿Data Science es lo mismo que Big Data?

 

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos de gran volumen. Esto dificulta su almacenaje,  gestión, procesamiento y análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales.

En definitiva, el Big Data se encarga de resolver los problemas de gestión y almacenamiento de datos. Esto permite dibujar patrones y obtener un visión más completa de los clientes.

Por otro lado, Data Science se centra en las herramientas que transforman los datos en información de valor.

 

Conceptos clave en Data Science

Existen una serie de conceptos básicos que forman de la ciencia de los datos y que a continuación te explicamos brevemente en qué consisten.

 

Data Mining

Data Mining se define como un proceso utilizado para recolección y almacenamiento de datos útiles. Para ello es necesario analizar patrones de datos en grandes lotes usando uno o más softwares. Gracias a este proceso, las empresas pueden obtener más información sobre sus clientes y desarrollar estrategias más efectivas. Esto les ayuda a tomar mejores decisiones basadas en información. Para segmentar los datos y evaluarlos, el Data Mining utiliza algoritmos matemáticos.

Deep Learning

El objetivo del Deep Learning es resolver problemas a través de redes neuronales que imitan el comportamiento del cerebro. Estas redes de neuronas artificiales se estructuran en capas. En la primera capa es donde se capta la información. Estos datos pasan a la siguiente capa, encargada de realizar cálculos. Y por último, la información recopilada se proyecta en la última de las capas. Algunas de las aplicaciones más usadas en Deep Learning son el procesamiento de textos y el reconocimiento de imagen, objetos o voz.

Machine Learning

En primer lugar es necesario recalcar que Machine Learning no es sinónimo de inteligencia artificial. Sino que se trata de un concepto enmarcado dentro de ella. Fundamentalmente, Machine Learning se encarga de educar a la tecnología para que corrija errores por si sola. Se basa en la predicción y clasificación de datos para obtener información útil aplicable a diferentes áreas.

Inteligencia artificial (IA)

Se basa en algoritmos utilizados para la creación de máquinas que imitan el comportamiento humano. Hoy en día, la inteligencia emocional se aplica en el reconocimiento facial o en la creación de chatbots, entre otros.

 

¿A qué puestos de trabajo puedes optar si estudias Data Science?

Hoy en día el perfil de Data Scientist es una de los más demandadas por las empresas. A continuación podrás ver diferentes puestos de trabajo en los que se necesita una formación especializada en Data Science:

Data Scientist

Especializado en la extracción de conocimiento a través de los datos. Entre sus funciones está la construcción de algoritmos que faciliten la extracción y organización de la información. Habitualmente, el Data Scientist tiene conocimientos matemáticos, estadísticos y de programación.

Data Engineer

Hace que los datos sean accesibles para su manipulación por parte de los Data Scientist. Entre sus funciones están la utilización de herramientas y procesos para el desarrollo de aplicaciones de Big Data.

Data Analyst

Es la persona encargada de interpretar los datos extraídos a través de diferentes técnicas. En definitiva, analiza y presenta resultados que deben traducirse en conclusiones.

Chief Data Officer (CDO)

Dentro de una compañía es el máximo responsable de la gestión de datos. Es la persona encargada de liderar al resto de perfiles descritos anteriormente.

Especialista en Data Science: OBJETIVO

Los alumnos aprenderán a programar en bases de datos utilizando SQL Server, aprenderán a utilizar la herramienta más potente de automatización Python y crear paneles de visualización utilizando Power BI. Crearán soluciones a problemas cotidianos que tienen en sus empresas.

Especialista en Data Science: DIRIGIDO A

Profesionales expertos en programación, control de gestión y desarrollos en automatización en distintas industrias.

Especialista en Data Science: METODOLOGÍA

Las Clases serán presenciales expositivas e interactivas, desarrollarán ejercicios guiados por el tutor utilizando los 3 lenguajes de programación del curso, donde  el alumno podrá conocer:

  • SQL Server relacionado al uso y manipulación de bases de datos, creando tablas, relaciones, consultas (query), procesos almacenados, funciones.
  • Aprenderás a conocer y utilizar la herramienta Python de automatización más potente en la actualidad, que son exigidas en muchas vacantes laborales.
  • Los alumnos Podrán crear con Power BI paneles de visualización de primer nivel (dashboard), conectando las bases de datos de SQL Server, archivos Excel, TXT, XML entre otros.

 

Las Horas Del Curso Están Distribuidas En Teóricas y Prácticas, donde La Dificultad De Contenidos está Directamente Ligada al avance de cada alumno.

Especialista en Data Science: CONTENIDOS DEL CURSO

Módulo 1: SQL Server uso de Bases de Datos

 

  • Creación de tablas,
  • Consultas,
  • Funciones,
  • Procedimientos almacenados

 

Comandos SQL Básico

  • SELECT, DISTINCT, WHERE, AND y OR, ORDER BY, INSERT, UPDATE, DELETE.

 

Comandos SQL Avanzado

  • LIMIT, LIKE, IN, BETWEEN, ALIAS, JOIN, UNION, CREATE TABLE, NOT NULL, UNIQUE, PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, CREATE INDEX, DROP, TRUNCATE, ALTER, AUTO INCREMENT, CREATE VIEW, NULL, SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX, CURRENT_TIME, CURRENT_DATE, CURRENT_TIMESTAMP.

 

  • Modelando relaciones entre tablas y consultas, aplicando el uso de distintos tipos de Query a la medida del usuario.

 

Módulo 2: Python Automatizando Procesos.

 

  • Introducción a Python
  • Variables
  • Tipos de datos
  • Operadores Aritméticos
  • Estructuras de Control de Flujo e Identación
  • Estructuras de control de flujo condicionales
  • Estructuras de control iterativas
  • Bucle while
  • Bucle for

 

2.1.-Métodos Principales del Objeto STRING

 

  • Métodos de formato
  • Métodos de conversión
  • Métodos de Búsqueda
  • Métodos de Validación

 

2.2.- Tipos de Datos Complejos

 

  • Tuplas
  • Listas
  • Diccionarios

 

2.3.- Funciones Definidas por el Usuarios

 

  • Definiendo funciones
  • Opciones de parámetros.

 

2.4.- Conversión de Tipos

 

  • Concatenación simple de colecciones
  • Valor máximo y mínimo
  • Contar elementos

 

2.5.- Ficheros

 

  • Modos de Apertura
  • Métodos del Objeto File
  • Propiedades del objeto file.

 

Módulo 3: Power BI Paneles de Visualización.

 

  • Conectando fuentes de datos a Power BI
  • Importando Datos de Muestra
  • Explorando Conjuntos de Datos, Informes y Paneles

 

3.1.- Creando Informes y Explorando tipos de Visualizaciones

 

  • Creando Visualizaciones de Barras y Columnas.
  • Utilizando Filtros sobre los paneles.
  • Visualizaciones de una Página del Informe de Power BI.
  • Creando Gráficas de líneas.
  • Guardando y Editando un Informe.
  • Creando una Gráfica de Distribución.
  • Utilizando Gráficos de Mapa y Saturación de Color.
  • Agregar Gráficas de Pastel y Utilizando Filtros Relacionados.
  • Gráficas de Dispersión con Movimiento.
  • Gráficas de Barras con Saturación de Color y Colores Personalizados.
  • Medidores, Tablas y Tarjetas.
  • Importando Gráficos desde la Tienda de Office.

 

3.2.- Generando un Panel a partir de un Informe

 

  • Anclando Visualizaciones a un nuevo Panel.
  • Agregando Imágenes, Texto y Reacomodando un Panel.
  • Modo de Enfoque, Detalles e Información Relacionada.
  • Configurando la Vista de Teléfono o vista Móvil.

 

3.3.- Compartiendo Paneles e Informes dentro y fuera de la empresa

 

  • Compartiendo un Panel con Personas de la misma Organización.
  • Compartiendo un Reporte de en Línea.
  • Compartiendo un Reporte como Archivo de
  • PowerPoint o de Excel.

 

3.4.- Liberando el Poder con Power BI Desktop

 

  • Transformando y modificando Datos.
  • Extrayendo Información de una fuente de datos.
  • Columna al Dividirla.
  • Administrando Relaciones entre Tablas.
  • Generando Cálculos con DAX
  • Creando Reportes en Power BI Desktop.
  • Mejorando la Vista de un Reporte en Power BI Desktop.
  • Publicar a Power BI Service desde Power BI Desktop.

Especialista en Data Science: HORAS Y DÍAS

Duración: 42 horas.

Lunes, miércoles y viernes.

Especialista en Data Science: EXAMEN FINAL

Cada alumno al terminar el curso deberá crear sus propias automatizaciones orientadas a un proyecto de mejora de la productividad en sus empresas, para esto, aplicarán herramientas de bases de datos, códigos de automatización con Python, y los paneles de visualización a la medida con Power BI (Dashboard).

Envíanos tus consultas

Te puede interesar: WIKI, SCRUM, JAVA

No Comments

Sorry, the comment form is closed at this time.