Curso Superior Universitario en Data Science (Titulación Universitaria + 8 Créditos ECTS)

Curso Superior Universitario en Data Science (Titulación Universitaria + 8 ...
  • Duración total: 200 horas
  • Horas teleformación: 100 horas
  • 8 ECTS
  • 360€
  • Online
  • Hasta 100% bonificable
Entidad
Titulacion de INESEM
PROGRAMA EN PDF

Para acceder a la Formación Programada será necesario cumplimentar dos documentos a los que deberás adjuntar una fotocopia de tu DNI y de la cabecera de la última nómina

  1. FICHA DE MATRICULACIÓN
  2. Cumplimentada con tus datos personales y el curso que deseas realizar, que deberá guardar relación con tu puesto de trabajo y/o la actividad de tu empresa

  3. ADHESIÓN AL CONTRATO DE ENCOMIENDA DE ORGANIZACIÓN DE LA FORMACIÓN
  4. Cumplimentada con los datos de su empresa y firmado y sellado por el responsable de formación, Recursos Humanos o el gerente de su empresa

  5. FOTOCOPIA DE TU DNI
  6. Copia de ambas caras de tu documento

  7. CABECERA DE TU ÚLTIMA NÓMINA
  • PRESENTACIÓN
  • TEMARIO
  • METODOLOGÍA
  • Justificación / Resumen
  • La creciente cantidad de datos y el desarrollo del Internet de las Cosas (IoT), hacen cada vez más presentes los conceptos de Data Science y el análisis de los datos en los entornos empresariales, donde el científico de datos tiene un papel fundamental en la explotación de estos datos.Con esta acción formativa podrá ponerse a la vanguardia en el uso de las nuevas tecnologías y algoritmos de análisis que le permitirán desarrollar las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz, permitiéndole un soporte de ayuda en la toma de decisiones estratégicas y optimizando costes.En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.

  • Requisitos de acceso
  • Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.

    Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:

    • Estar trabajando para una empresa privada
    • Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
    • Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
    • Que la empresa autorice la formación
    • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
  • Titulación
  • Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Universitaria con 8 créditos ECTS Expedida por la Universidad Antonio de Nebrija como Formación Continua (NFC) (Baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública).

MÓDULO 1. DATA SCIENCE (CIENCIA DE DATOS)
UNIDAD DIDÁCTICA 1.INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2.BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 5. WEKA Y DATA MINING
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 7. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
MÓDULO 2. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Introducción a los cuadros de mando y dashboard
  2. Estrategias para la creación de un cuadro de mando
  3. Dashboard en Excel o Google Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias

Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Por último, el alumno contará en todo momento con:

CLAUSTRO DOCENTE

Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas e incluso planteando material adicional para su aprendizaje profesional.

COMUNIDAD

En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.

MATERIAL ADICIONAL

De libre acceso en el que completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta. Podrá encontrarlo en Revista Digital, INESEM y MasterClass INESEM, puntos de encuentro entre profesionales que comparten sus conocimientos.

Opiniones de los alumnos

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