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Curso Superior en Análísis de Datos y Programación con Microsoft + 16 Créditos ECTS
100% Online
400 horas
Flexibilidad horaria
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
MÓDULO 1. DATA SCIENCE Y ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
- Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y usos de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB: Instalación y Shell de comandos
- Creando nuestra primera base de datos NoSQL: Modelo e inserción de datos
- Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 6. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
MÓDULO 2. POWER BI
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A POWER BI
- ¿Qué es Power BI?
- Funciones de Power BI
- Versiones de Power BI
- Roles de Power BI
- Planificación de proyectos con Power BI
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN DE POWER BI
- Instalación y puesta en marcha
- Conexión de datos a Power BI
- Filtrado de datos
- Vista de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELADO DE DATOS
- Introducción al modelado de datos
- Creación de medidas
- Creación y relación entre tablas
- Creación de columnas y medidas calculadas
- Dinamizar columnas
- Fórmulas de consulta
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Creación de gráficas
- Tablas dinámicas
- Segmentación de datos
- Uso de objetos visuales
- Formas y cuadros de texto
- Imágenes
- Matrices y tablas
- Cómo crear un velocímetro
- Mapas
- Slicers
- Cómo modificar colores
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DASHBOARDS
- Uso del Dashboard
- Compartir Dashboards
- Añadir Widgets
- Cómo crear reportes
- Ajustes del panel
- Preguntas y respuestas del Dashboard
UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO COMPARTIDO DE DATOS
- Exportar datos de Power BI a Excel
- Exportar Dashboards
- Crear paquetes de contenido
- Presentación de informes
- Cómo publicar y compartir informes
- Introducción a Power BI mobile
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
Titulación de Curso Superior en Análísis de Datos y Programación con Microsoft con 400 horas y 16 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
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