Diplomado en Herramientas de Data Science
Diplomado
Online
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Duración
6 Semanas
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
Las herramientas de Data Science ayudan a extraer la información de tal forma que se obtenga conocimiento útil para una empresa. Por ello, este programa se centrará en generar las
competencias necesarias para elegir los instrumentos que se adecuen a las necesidades del departamento de tecnología. De esta forma, se logrará visualizar conjuntos de datos y extraer
conclusiones sobre el procedimiento elegido. Esto supondrá una mejora académica y profesional para aquellos estudiantes que buscan aspirar a un puesto de mayor rango en su departamento.
Información importante
Documentación
- 155diplomado-herramientas-data-science-.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos
-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
-Determinar las características principales de un Dataset, su estructura, componentes y las implicaciones de su distribución en el modelado
Este Diplomado cuenta con una serie de objetivos para ayudar a los ingenieros informáticos a afrontar una serie de situaciones que requieran emplear las Herramientas de Data Science. De esta manera, lograrán aspirar a un rol gerencial en dentro de su equipo de trabajo o en la empresa.
Este Diplomado en Herramientas de Data Science 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 Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Diplomado en Herramientas de Data Science
N.º Horas Oficiales: 150 h.
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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 posterior en iPad.
Opiniones
Materias
- Negocios
- Data Science
- Dataset
- Desbalanceo
- Modelos supervisados
Profesores
Arturo Peralta Martín-Palomino
Profesor
Temario
Módulo 1. Herramientas de Ciencia de Datos
1.1. Ciencia de Datos
1.1.1. La Ciencia de Datos
1.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos
1.2. Datos, información y conocimiento
1.2.1. Datos, información y conocimiento
1.2.2. Tipos de datos
1.2.3. Fuentes de datos
1.3. De los datos a la información
1.3.1. Análisis de datos
1.3.2. Tipos de análisis
1.3.3. Extracción de Información de un Dataset
1.4. Extracción de información mediante visualización
1.4.1. La visualización como herramienta de análisis
1.4.2. Métodos de visualización
1.4.3. Visualización de un conjunto de datos
1.5. Calidad de los datos
1.5.1. Datos de calidad
1.5.2. Limpieza de datos
1.5.3. Preprocesamiento básico de datos
1.6. Dataset
1.6.1. Enriquecimiento del Dataset
1.6.2. La maldición de la dimensionalidad
1.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos
1.7. Desbalanceo
1.7.1. Desbalanceo de clases
1.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo
1.7.3. Balanceo de un Dataset
1.8. Modelos no supervisados
1.8.1. Modelo no supervisado
1.8.2. Métodos
1.8.3. Clasificación con modelos no supervisados
1.9. Modelos supervisados
1.9.1. Modelo supervisado
1.9.2. Métodos
1.9.3. Clasificación con modelos supervisados
1.10. Herramientas y buenas prácticas
1.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos
1.10.2. El mejor modelo
1.10.3. Herramientas útiles
Diplomado en Herramientas de Data Science