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Temario del curso
Introducción
- El proceso de la ciencia de datos
- Roles y responsabilidades de un científico de datos
Preparación del entorno de desarrollo
- Bibliotecas, frameworks, lenguajes y herramientas
- Desarrollo local
- Desarrollo colaborativo basado en la web
Recopilación de datos
-
Diferentes tipos de datos
-
Estructurados
- Bases de datos locales
- Conectores de bases de datos
- Formatos comunes: xlxs, XML, Json, csv, ...
-
No estructurados
- Clics, sensores, teléfonos inteligentes
- APIs
- Internet de las cosas (IoT)
- Documentos, imágenes, videos, sonidos
-
Estructurados
- Estudio de caso: Recopilación continua de grandes volúmenes de datos no estructurados
Almacenamiento de datos
- Bases de datos relacionales
- Bases de datos no relacionales
- Hadoop: Sistema de archivos distribuido (HDFS)
- Spark: Conjunto de datos distribuido resistente (RDD)
- Almacenamiento en la nube
Preparación de datos
- Ingesta, selección, limpieza y transformación
- Garantizar la calidad de los datos: corrección, relevancia y seguridad
- Informes de excepciones
Lenguajes utilizados para la preparación, procesamiento y análisis
-
Lenguaje R
- Introducción a R
- Manipulación de datos, cálculos y representación gráfica
-
Python
- Introducción a Python
- Manipulación, procesamiento, limpieza y análisis exhaustivo de datos
Análisis de datos
-
Análisis exploratorio
- Estadística básica
- Visualizaciones preliminares
- Comprensión de los datos
- Causalidad
- Características y transformaciones
-
Aprendizaje automático
- Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
- Cuándo utilizar cada modelo
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Visualización de datos
- Mejores prácticas
- Selección del gráfico adecuado para cada tipo de dato
- Paletas de colores
-
Llevarlo al siguiente nivel
- Paneles de control
- Visualizaciones interactivas
- Contar historias con datos
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Conocimientos generales sobre conceptos de bases de datos
- Comprensión básica de estadística
35 Horas
Testimonios (1)
talleres, ejemplos prácticos
Martin Stuparek - Orange Slovensko, a.s.
Curso - Monitoring with Grafana
Traducción Automática