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Data Science for Business – Del Excel a la Artificial Intelligence y Big Data.

Descripción

Tu ya conoces y sabes resolver los problemas de negocio. El siguiente paso consiste en ampliar tu kit de herramientas para encontar nuevas oportunidades y hacerlo más rápido.

Las empresas se encuentran con perfiles de negocio o con perfiles técnicos. Existen muy pocos profesionales con ambos perfiles. Este curso te permitira diferenciarte y mejorara tus competencias al aplicar analisis avanzado a los datos, añadiendo conocimiento tecnico a tu curriculum.

Para resolver un problema de negocio necesitas acceder a los datos que estan en las bases de datos y prepararlos para aplicarles tecnicas de analisis. En función del objetivo, podras describir qué esta sucediendo, descubrir oportunidades al encontar patrones o generar modelos que optimicen el negocio.

En tan solo 5 horas de video dispondrás de una vision general de la Data Science y aprenderás que puedes hacer por tus datos. Una vez acabes este curso podrás continuar profundizando en aquellas areas que consideres mas relevantes para tus proyectos.

¿Qué aprenderé?

  • Disponer de una visión general de lo que la Data Science puede hacer por los datos.
  • Descubrir las posibilidades de los diferentes tipos de datos.
  • Generar y almacenar los datos en BBDD.
  • Transformar y manipular los datos con ETL.
  • Extraer el conocimiento que hay en los datos con las diferentes herramientas: Business Intelligence, Analisis Estadistico, Machine Learning y Deep Learning.
  • Trabajar cuando el numero de datos aumenta con las estrategias del Big Data.
  • Realizar analisis más potentes y precisos.
  • Conocer las tecnicas de Data Science para uso personal, profesional o como consultor.

Temas de este curso

26 Lecciones4h

Introducción?

En esta tema introduciremos el concepto de DataScience asi como otros conceptos previos que necesitaremos para abordar el curso. Acabaremos viendo como se gestionan los datos en su ciclo de vida.
Data Science00:03:38
Conceptos previos00:04:57
Gestión de los datos00:08:51

Les Bases de Dades?

Analizaremos los diferentes tipos de bases de datos, las SQL y las NoSQL. A continuacion nos centraremos en las SQL. Hablaremos de sus principales caracteristicas, de los conceptos de tabla, registro, columna y valor. Veremos como se relacionan las tablas entre si mediante los conceptos de normalización, entidad-relación, clave y esquema. Acabaremos introduciendo en lenguaje de consulta de bases de datos con el lenguaje SQL.

Python: hacer que el ordenador haga aquello que necesitas?

Introduciremos el concepto de programación y hablaremos del lenguaje Python y de sus librerias. Veremos como no hace falta ser un programador para conseguir resultados espectaculares con escasas lineas de código.

Preparación de los datos con Pandas?

Veremos como la libreria Pandas nos resuelve trabajar con datos en forma de tabla, es decir como con las hojas de Excel.

Business Intelligence?

Business Intelligence es la manera clásica de analizar los datos, se suele utilizar desde el Excel hasta las plataformas como Power BI, Qlik, Tableau, etc. El business Intelligence permite de manera muy visual analizar los datos. La metricas que se suelen utilizar son: los valores absolutos, las medias y las proporciones.

Analisis estadistico de los datos?

En este tema abordaremos los conceptos de las principales metricas del analisis estadistico, sin formulas matematicas. Diferenciaremos entre el analisis de variables categoricas y cuantitativas. Veremos como analizar una variable, dos y multiples variables. Acabaremos con el contraste de hipotesis que nos permitirá afirmar nuestras conclusiones.

Inteligencia artificial?

Trabajaremos los conceptos de Inteligencia artificial, en particular el Machine Learning y el Deep Learning. Veremos lo que son los algoritmos y su capacidad de aprender de los datos sin depender de una programación basada en reglas. Diferenciaremos entre aprendizaje supervisado y no supervisado. Presentaremos los proncipales algoritmos en función de la tarea y objetivos perseguidos.

Big Data?

En este tema abordaremos el concepto del Big Data. Como almacenar y procesar volumenes elevados de datos. Acabaremos con el concepto de datos en streaming.

Sobre el instructor

Josep Anton Charles

Data Scientist & ADE

Data Scientist por la Universitat Oberta de Catalunya & ADE por la Universitat de Barcelona. Director de MDA Data Science for BusinessFormador en escuelas de negocio y company training, en cursos presenciales, webinars i online. Experiencia en entornos multinacionales, nacionales i pymes, tanto en linea como consultor, en mercados altamente competitivos y complejos. En áreas como la gestión de mercados,  marcas, precios, publicidad, promociones, equipos comerciales, productos y servicios de gran consumo. Experiencia en la toma de decisiones basadas en los datos.
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Este curso me ha permitido poder hacer preguntas más complejas a los datos y encontrar las respuestas.

Me ha gustado lo completo que es el curso y lo simple que se introducen los conceptos.

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Materiales incluidos

  • 4 hrs de video HD.
  • 25 videos para visualizar donde y cuando quieras.
  • Resumen del contenido de cada lección.
  • Datasets utilizados descargables.
  • Presentación en diapositivas descargable.
  • Cuestinarios para valorar la evolución del aprendizaje.
  • Certificado al completar el curso.

Requisitos

  • Estar acostumbrado a realizar analisis de datos.
  • Conocer el funcionamiento de Excel.
  • Disponer de conexión a Internet.
  • No se requieren conocimientos de matematicas, estadistica ni de programación.

Audiencia objetivo

  • Personas que saben que sus carreras profesionales necesitan mayor capacidad de dar respuesta a preguntas cada más complejas sobre los datos.
  • Estudiantes de universidades que busquen aprender y especializarse en Data Science.
  • Analistas de datos que quieran ir más alla gracias a la Data Science.
  • Personas que quieran dar valor añadido a su organización utilizando las potentes herramientas de la Data Science.
  • Personas que deseen reconducir su carrera profesional hacia el campo de la Data Science.