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Programa

Fundamentos Data Science y Big Data

¿QUIERES SOLICITAR INFORMACIÓN?
CONCEPTOS
CLAVE
1
INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE LOS DATOS
2
ENTENDIMIENTO DEL NEGOCIO
3
ENTENDIMIENTO DE LOS DATOS
4
PREPARACIÓN DE LOS DATOS
5
MODELADO
6
EVALUACIÓN DEL MODELO
7
PUESTA EN PRODUCCIÓN
Matrícula
Categoría:

Entorno Económico y Operaciones

Modalidad:Presencial
Precio: 125€
Descripción

Se está popularizando la Ciencia de los Datos (Data Science) como una de las profesiones / competencias profesionales más atractivas para el mercado laboral.

Durante este curso vamos a tratar de explorar juntos la aplicación del método científico a la explotación y análisis de datos en cualquier proceso de negocio, conocer las diferentes técnicas y como parte fundamental, saber extraer verdadero provecho de ellas.

Información

Objetivos

  • Introducir al alumno en el método científico aplicado al análisis de datos.

  • Desarrollar una metodología para llevar acabo el análisis de los datos.

  • Entender la utilidad de los próximos módulos del máster, donde encajan cada una de

  • Saber aplicar la metodología a los procesos de negocio.

Duración y Modalidad

Duración: El curso tiene una duración de 12 horas lectivas.

Modalidad: El curso se desarrolla en modalidad online (del 26 de octubre al 1 de noviembre).

PROFESORES

MÓDULOS

INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE LOS DATOS
  • El Método Científico
  • Data Science vs Business Analytics vs Business Intelligence
  • Distintos análisis, distintas tecnologías.
  • CRISP-DM
ENTENDIMIENTO DEL NEGOCIO

- La importancia de conocer los procesos empresariales.
- Modelo de Negocio

  • Cadena de Valor
  • Identificación de Variables Relevantes
  • Definición de Indicadores
     
ENTENDIMIENTO DE LOS DATOS
  • Identificación de las Fuentes de Datos
  • Inventario de Variables
  • Diagnóstico de la calidad de los datos
     
PREPARACIÓN DE LOS DATOS

- Análisis descriptivo
- Estrategias de carga.
- Modelado de datos:

  • Dimensiones y Métricas
  • Maestros y Hechos
     
MODELADO

- Modelos Descriptivos.
- Modelos Predictivos.

  • Clasificación
  • Regresión
  • Asociación
     
EVALUACIÓN DEL MODELO
  • Validación de los Datos: Juego de Pruebas
     
PUESTA EN PRODUCCIÓN
  • Confianza : Pruebas con el Champion
  • Presentación: La importancia de llegar a todos los públicos.
  • Loopback: entrenar infinitamente.
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