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

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Acerca de este curso

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.

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¿Qué aprenderás?

  • 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.

Sobre el instructor

JA
Data Scientist & ADE
Data Scientist por la Universitat Oberta de Catalunya & ADE por la Universitat de Barcelona. Director de MDA Data Science for Business. Formador 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.

Currículum del curso

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 Science
    03:38
  • Conceptos previos
    04:57
  • Gestión de los datos
    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.

  • Tipos de BBDD: SQL y NoSQL
    09:23
  • Principales conceptos de las BBDD SQL
    14:28
  • El lenguaje SQL
    15:58

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.

  • Los lenguajes de programación
    09:07
  • Los paradigmas de programación
    11:03
  • Los notebooks
    10:39
  • Python y sus librerias
    07:37

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.

  • Introducción a Pandas
    14:15
  • ETL con Pandas
    13:38
  • Cuestionario: Preparación de los datos

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.

  • Excel y otras plataformas de Business Intelligence.
    14:41

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.

  • Principales metricas
    16:27
  • Análisis multivariado
    16:06
  • Inferencia estadística: El contraste de hipótesis
    11:31
  • Analisis estadistico de los datos.

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.

  • Introducción a la Inteligencia Artificial
    10:42
  • Data transformation
    09:32
  • Machine learning supervisado
    11:24
  • Algoritmos de Machine Learning Supervisado
    17:26
  • Machine learning no supervisado, tareas y algoritmos.
    19:10
  • Deep Learning, neurona y red neuronal.
    08:20
  • Tipos de Redes Neuronales
    20:20

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.

  • Introducción
    07:48
  • Almacenamiento distribuido
    17:38
  • Procesamiento distribuido
    13:16
  • Cuestionario: Big Data

Student Ratings & Reviews

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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.