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Introduccion Data Science for Business: Del Excel a la Inteligencia Artificial y Big Data.

Descripción

Introducción Data Science for Business te permite beneficiarte del hecho que los datos son el petroleo del siglo XXI y la Data Science su refineria. En general, las empresas son conscientes de que no se esta aprovechando todo el potencial que los datos tienen.  Para resolver esta debilidad buscan expertos en el mundo de los datos. Necesitan que les ayuden a enfrentarse a los desafios y las oportunidades que representan la generación, almacenamiento, analisis de los datos y toma de decisiones.

Los profesionales necesita ampliar sus habilidades respecto a trabajar con diferentes tipos, cantidades y niveles de complejidad de los datos. Han de ser capaces de generar, manipular y “explotar” los datos. Los managers han de encontrar patrones, empleando modelos y algoritmos que permitan extraer información util para convertirla en acciones exitosas en las organizaciones.

Introducción Data Science for Business te da una vision general de Data Science. Hace un recorrido por los principales conceptos. Hablamos de almacenamiento con las bases de datos, de la manipulación de los datos con las ETL, del analisis con Business Intelligence, Inteligencia artifical, Machine Learning, Deep Learning y el Big Data.

En tan solo 4 horas dispondrás de vision general de la Data Science y aprenderás que puede 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.
  • A generar y almacenar de los datos en BBDD.
  • A transformar y manipular los datos con ETL.
  • A extraer el conocimiento que hay en los datos con las diferentes herramientas: Business Intelligence, Analisis Estadistico, Machine Learning y Deep Learning.
  • Como trabajar cuendo 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

25 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

Master Universitario en Data Science (Universitat Oberta de Catalunya), ADE (Administración y Dirección de Empresas, Universitat de Barcelona). Director de MDA - Management Diagnosis & Action. Miembro del Col·legi d'Economistes de Catalunya y Insights + Analytics España. Consultor, Docente y Speaker, especialista en Procesamiento del Lenguaje Natural, Inteligencia Artificial, Deep Learning, Machine Learning, Datamining, Estadística, Bases de Dades. Experiencia en entornos multinacionales y nacionales, mercados altamente competitivos y complejos. Experiencia y conocimientos de negocio en gestion de marcas, precios, publicidad, promociones, mercados, equipos comerciales, relación con los consumidores y clientes, de productos de hgran consumo, otros productos y servicios. Como formador, experiencia tanto en escuelas de negocio: Universitat Ramon Llull, ESADE, Universidad de Navarra, etc, como in company training. Presencial, online y virtual.
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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.