Este curso gratuito está dirigido para todas aquellas personas sean estudiantes o profesionales que deseen conocer las herramientas para el procesamiento, modelación, análisis, almacenamiento y acceso de los datos.
Descripción del Curso
Cuando se trata de herramientas para el análisis de datos, siempre tenemos las siguientes preguntas: ¿Cuál es la diferencia entre tantas herramientas que existen? ¿Cuál es la mejor? ¿Cuál debería aprender?
Las funciones que realizan los científicos de datos incluyen la identificación de preguntas relevantes, la recopilación de datos de diferentes fuentes de datos, la organización de datos, la transformación de datos a la solución y la comunicación de estos hallazgos para tomar mejores decisiones comerciales.
Las herramientas de ciencia de datos o Data Science pueden ser de dos tipos:
Uno para aquellos que tienen conocimientos de programación.
Otro para los usuarios comerciales.
Las herramientas para el primer tipo, tienen que ver con el área de las tecnologías de información en donde se busca que la persona tenga conocimientos de algún lenguaje de programación como R o Python y comúnmente a estas personas se les denomina científicos de datos.
Las herramientas que son para los usuarios comerciales se enfocan en automatizar el análisis de datos; en este tipo, los usuarios tienen conocimientos básicos de un lenguaje de programación, pero un fuerte conocimiento del área de dominio; por lo que se han empezado a llamar ciudadanos científicos de datos.
Estas herramientas te permitirán tomar las mejores decisiones basadas en el análisis de datos (también conocido como inteligencia de negocios).
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Aprenderás
- Presentar las diferentes herramientas tanto comerciales como de Open Source que permitan la manipulación, administración y análisis de datos.
- Conocer que es una base de datos y su importancia en los proyectos de ciencia de datos.
- Conocer los beneficios que los servicios del cómputo en la nube proveen a los proyectos de ciencia de datos.
Plan de Estudio
- Ciencia de Datos
- Base de datos
- Herramientas para Ciencia de Datos
- Cómputo en la Nube.
Instructores
- Jesús Aguilar, Profesor del Tecnológico de Monterrey
Prerrequisitos
Conocimientos sobre lenguajes de programación (deseable R o Python) y lenguajes para la manipulación de datos (SQL)
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