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Data Scientist
310 horas
Avanzado
Descripción
El curso de Data scientist (analista de datos masivos y científico de datos) está diseñado para enseñar a los alumnos las habilidades y conocimientos necesarios para convertirse en un científico de datos. El curso abarca temas como la minería de datos, visualización y almacenamiento de datos, lenguajes de programación, análisis de datos y el aprendizaje automático. Además, los alumnos aprenderán a utilizar los datos para resolver problemas del mundo real.
Los científicos de datos tienen una gran demanda, y se espera que el campo crezca significativamente en los próximos años. Como resultado, tomar un curso de científico de datos puede proporcionar a los alumnos una base sólida para una carrera exitosa en la ciencia de datos.
¿Por qué estudiar nuestro Curso Data Science online?
253%
Crecimiento de oferta laboral
Según Indeed, las ofertas laborales para posiciones de Data Scientist creció un 253% entre 2014 y 2019.
13
millones de puestos para 2025
Según informes de la Comisión Europea, se estima que habrá 13 millones de empleos para 2025.
38,700€
Salario medio elevado
El salario medio de un Data Scientist es de 38.700 € brutos por año (alrededor 2.100 € netos por mes).
75%
de las empresas de España
El 75% de las empresas indican que planean invertir en Data Science en menos de dos años.
Objetivos
Contenidos
Módulo 1: Sistemas de soporte en la toma de decisiones y gestión de datos
- Caracterización de la aplicación del lenguaje Python
- Interpretación la aplicación de protocolos APIO
- Programación de un algoritmo modular en lenguaje Python
- Distinción de los conceptos Cloud básicos
- Uso de BBDD NoSQL y nuevos modelos de datos (estructurados y no estructurados)
- Conocimiento del almacenamiento Big Fecha y las herramientas de procesamiento masivo
- Evaluación de las metodologías y técnicas aplicadas en la resolución de problemas y justificación de los planteamientos, decisiones y propuestas realizadas
- Identificación de los factores clave de un problema complejo en el contexto de un proyecto de analítica
- Distinción y aplicación de los nuevos modelos de datos
- Identificación y análisis de problemas complejos en el área de análisis de datos y planteamiento de soluciones
- Planificación y ejecución de un trabajo de análisis de datos con una propuesta metodológica
- Elección de un repositorio adecuado para los datos del problema y definición de una estrategia de almacenamiento
Módulo 2: Gestión y procesamiento de dato
- Evaluación crítica de las metodologías y técnicas a aplicar en la resolución de problemas y justificación de los planteamientos, decisiones y propuestas realizadas
- Identificación de los flujos de datos y ETL (Extract Transform Load)
- Diseño de un proceso ETL y un modelo de análisis multidimensional
- Diseño de una carga de datos a un repositorio NoSQL y análisis de los datos básico utilizando Spark
- Identificación de los factores clave de un problema complejo en el contexto de un proyecto de analítica
- Demostración de una actitud crítica de un pensamiento estratégico, presentando esquemas de tratamiento de los datos y permitiendo la discusión con grupos de interés internos y externos a la empresa para formular actuaciones orientadas al futuro
- Desarrollo de las actividades de diseño y análisis de datos con responsabilidad social, honestidad intelectual e integridad científica
- Concienciación de la necesidad de una actitud responsable y comprometida con los resultados y la limitación de los recursos disponibles a la toma de decisiones en entornos profesionales complejos
- Valoración de la importancia de la adaptación a las restricciones de coste, disponibilidad, tiempo de desarrollo o implantación en la revisión de un diseño inicial de gestión de datos
Módulo 3: Aprendizaje automática y visualización
- Identificación de los cimientos de análisis de datos y aprendizaje automático (Machine Learning)
- Distinción de los métodos clasificadores
- Aplicación de las técnicas de aprendizaje automático y la integración de varias fuentes de datos
- Diseño, desarrollo y evaluación de los métodos de aprendizaje automático
- Diseño y desarrollo de dashboards
- Utilización de una herramienta de visualización de datos para el diseño y carga de datos a un panel de control
- Elección, aplicación y evaluación de la calidad de un algoritmo de aprendizaje automático para un problema dado a partir de un conjunto de datos
- Uso de habilidades de comunicación con los grupos de interés para mostrar los aspectos más relevantes de los resultados obtenidos en los resultados del proceso y su adaptación a las necesidades del proyecto
- Aplicación de soluciones innovadoras y adaptación a los entornos cambiantes
- Capacidad de desarrollo continuo de proyectos y comunicación de los resultados y decisiones con técnicas y herramientas de visualización
- Coordinación y comunicación con especialistas, no especialistas, supervisores y clientes con el uso de las herramientas de comunicación para el diseño de información relevante sobre los aspectos claves de la aplicación
Destinatarios
El curso de científico de datos está dirigido a profesionales de los datos que quieran aprender a utilizarlos de forma eficaz para impulsar las decisiones empresariales. El curso cubre una amplia gama de temas, incluyendo la minería de datos, el análisis de datos, la visualización de datos y el aprendizaje automático.
A través de una serie de webinars , demostraciones y ejercicios, los participantes aprenderán a utilizar eficazmente los datos para resolver problemas del mundo real. El curso de científico de datos es una forma ideal para que los profesionales de los datos adquieran las habilidades que necesitan para sobresalir en sus carreras.
Titulación
Al completar este curso obtendrás el diploma de aprovechamiento, que demostrará que lo has finalizado con éxito.
Este diploma incluye todos los contenidos del curso y el sello de Índice Online para que puedas demostrar todo lo que has aprendido.
Anotaciones
¿Qué hace un científico de datos en el día a día?
Un científico de datos es un profesional especializado en extraer el significado de los datos. Los científicos de datos suelen tener formación en informática, minería de datos y estadística. Utilizan sus habilidades para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones convirtiendo los datos en ideas.
Aunque las funciones exactas de un científico de datos pueden variar en función del sector, hay algunas tareas comunes que realizan en el día a día. Estas tareas incluyen la recogida y limpieza de datos, el análisis de los mismos y la comunicación de sus conclusiones a las partes interesadas.
Los científicos de datos también suelen crear modelos predictivos para ayudar a las empresas a predecir las tendencias futuras. Con la cantidad cada vez mayor de datos que se generan, se espera que la demanda de científicos de datos sólo crezca en los próximos años.
Las habilidades y herramientas necesarias para ser un científico de datos
Un curso de científico de datos puede darle las habilidades y herramientas que necesita para ser un analista de datos. Aprenderá a utilizar herramientas como R y Python para manipular los datos. Además, el curso de analista de datos le enseñará a comunicar sus hallazgos a clientes o directivos.
Con estas habilidades, será capaz de hacer percepciones que pueden ayudar a mejorar las decisiones empresariales. Después de completar un curso de analista de datos, podrá trabajar en una gran variedad de sectores, como la sanidad, las finanzas, el marketing y el comercio minorista.
Cómo convertirse en un científico de datos
Los científicos de datos están muy solicitados hoy en día, ya que cada vez más empresas recurren a los datos para orientar su toma de decisiones. Si está interesado en convertirse en un científico de datos, hay algunas cosas que debe hacer.
En primer lugar, tendrá que obtener una base sólida en análisis de datos y estadística. Un curso de ciencia de datos puede ayudarle a desarrollar las habilidades que necesita para trabajar con datos de forma eficaz. Además, tendrá que dominar al menos un lenguaje de programación; Python es una opción popular para los científicos de datos.
Por último, también es útil tener experiencia trabajando con bases de datos y herramientas de minería de datos. Con las habilidades y la experiencia adecuadas, podrá iniciar su carrera como científico de datos.
El futuro del campo de la ciencia de datos
El campo de la ciencia de los datos está evolucionando rápidamente y el futuro parece muy prometedor para los científicos de datos. Con la llegada de los grandes datos, existe una necesidad creciente de científicos de datos que puedan analizar e interpretar eficazmente grandes conjuntos de datos.
Además, los científicos de datos tienen una gran demanda debido a la dependencia cada vez mayor de la toma de decisiones basada en datos. Como resultado, los cursos de ciencia de datos son cada vez más populares, y se espera que el número de científicos de datos crezca significativamente en los próximos años. El futuro del campo de la ciencia de los datos parece muy prometedor, y aquellos que estén interesados en este campo deberían considerar definitivamente la posibilidad de realizar un curso de científico de datos.
Un gran abanico de oportunidades
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