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
-
Clases virtuales
Sí
Una de las labores principales de los especialistas en Data Science es garantizar la conversión de los datos en conocimiento útil para una empresa. Por eso, se debe utilizar herramientas específicas que ayuden a esta labor. Con este programa se
podrán analizar los datos, visualizar los conjuntos y extraer conclusiones sobre el preprocesamiento requerido antes del modelado y su influencia sobre los resultados obtenidos. Además, se proporcionarán casos prácticos para favorecer el aprendizaje
en todo momento.
Información importante
Documentación
- 169diplomado-herramientas-data-science-tech-lat.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos generales
Analizar los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa
Desarrollar las bases para el conocimiento de las necesidades y aplicaciones de cada departamento
Generar conocimiento especializado para seleccionar la herramienta adecuada
Proponer técnicas y objetivos para ser lo más productivos posible según el departamento
Objetivos específicos
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
Fundamentar la toma de decisiones realizando análisis completos previos de los datos
Desarrollar habilidades para resolver casos prácticos haciendo uso de técnicas de ciencia de datos
Establecer las herramientas y métodos generales más apropiados para modelar cada Dataset en función del preprocesamiento realizado
El conocimiento proporcionado en este programa ayudará a los ingenieros informáticos a desarrollar un pensamiento crítico a la hora de realizar una estrategia de análisis de datos, encontrando una solución apropiada a los problemas que se presenten. Para ello, TECH ha establecido los siguientes objetivos generales y específicos
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.
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.
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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.
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Opiniones
Materias
- Modelado
- Informática
- Ciencia de datos
- Visualización
- Desbalanceo
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.