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500 Horas, 20 Créditos ECTS Online / a distancia
Experto Universitario en
Data
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500 Horas, 20 Créditos ECTS en Formato On-line a distancia
El Experto Universitario en Data es un programa académico diseñado para brindar a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para comprender y utilizar eficazmente los datos en el ámbito empresarial. Este programa se enfoca en proporcionar una formación sólida en técnicas de análisis de datos, minería de datos y visualización de datos.
Los estudiantes aprenderán a recopilar, limpiar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos, utilizando herramientas y técnicas estadísticas avanzadas. Además, adquirirán habilidades en la programación de bases de datos y en el diseño de soluciones de análisis de datos.
El programa está diseñado para profesionales que deseen desarrollar una carrera en análisis de datos y gestión de información. Los graduados de este programa estarán preparados para ocupar posiciones de liderazgo en áreas como análisis de datos, inteligencia de negocios, ciencia de datos y consultoría.
El Experto Universitario en Data es impartido por un equipo de profesionales altamente calificados y con experiencia en el campo de los datos. Los estudiantes tendrán acceso a recursos de aprendizaje en línea, así como a casos prácticos y proyectos que les permitirán aplicar sus conocimientos en situaciones del mundo real. Además, este programa ofrece la oportunidad de establecer contactos y colaborar con profesionales de la industria a través de conferencias, talleres y eventos relacionados con la gestión de datos.
El Experto Online en Data es una oportunidad única para los profesionales que deseen desarrollar habilidades en el análisis y gestión de datos. Este programa proporciona los conocimientos y herramientas necesarios para tener éxito en un campo cada vez más relevante en el mundo empresarial.
Acreditado por Universidad de Vitoria-Gasteiz
Nuestros programas académicos cuentan con la acreditación universitaria otorgada por European University Gasteiz (EUNEIZ), una institución de renombre en el ámbito educativo europeo. Esta acreditación asegura que los contenidos y la metodología de enseñanza de nuestros Cursos, Expertos, Especialistas y Máster de Formación Permanente cumplen con los estándares académicos y profesionales establecidos por EUNEIZ.
Los diplomas emitidos bajo la acreditación de la Universidad Vitoria-Gasteiz confirman que el estudiante ha completado satisfactoriamente un programa de estudio que cumple con los criterios de calidad educativa europea. Además, cada diploma cuenta con la firma del Rector y un Código de Verificación único. Al acceder al enlace proporcionado en el diploma e introducir este código, los estudiantes pueden verificar fácilmente la autenticidad y la validez académica del título obtenido.
Modelo del Diploma
La Universidad de Vitoria-Gasteiz (EUNEIZ) es una nueva universidad privada, oficialmente reconocida según la Ley 8/2021, de 11 de noviembre (BOE – BOPV). EUNEIZ se encuentra plenamente integrada en el Sistema Universitario Vasco y se dedica a brindar educación superior a través de la docencia, investigación, formación continua y la transferencia de conocimiento y tecnología.
La Universidad de Vitoria-Gasteiz y Universal Formación, buscamos potenciar aún más nuestra oferta educativa al proporcionar programas formativos online de alta calidad y acreditados universitariamente. Esta alianza representa una oportunidad única para nuestros estudiantes y para el avance de la educación en línea en un entorno cada vez más digital y globalizado.
Título expedido
Una vez finalice su programa formativo le será expedido el Diploma de la Universidad de Vitoria-Gasteiz, este documento que le mostramos a continuación sería su modelo:
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Inicio del Experto
La inscripción en este programa formativo está abierta hasta final de plazas y durante presente año
Carga Horaria
500 Horas, 20 Créditos ECTS
Todos aquellos alumnos inscritos en este Experto en línea dispondrán de 6 meses de acceso libre al Campus Virtual y todos sus contenidos E-learning.
Puntuable y Baremable
Este Experto cuenta con certificación, lo cual hace que sea válido para bolsas y oposiciones. Consulta siempre las bases específicas de tu Comunidad Autónoma.
¿Qué Incluye este Experto?
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Información del Experto
Información de interés relacionada con el proceso de matrícula, admisión en estudios, evaluación...
Datos Generales del Experto
Temario
Módulo 1. Avances en Data
Tema 1. Introducción: La importancia del dato
- Concienciación en relación a cómo la ciencia del dato afecta a todos los sectores y puede ser el aliado perfecto para el mundo de los negocios.
- Conocimiento de los diferentes modelos de negocio basado en datos:
- Nuevos modelos de negocio en torno al dato.
- Tipología de datos y cómo se obtienen.
- Maneras de rentabilizar el dato.
- Data Business Model Canvas.
- Adquisición de conocimientos sobre los avances en Big Data & Inteligencia Artificial (IA).
- Estado actual.
- Posible evolución futura.
- Dominio de Conceptos básicos:
- Qué es Big Data.
- Qué es Machine Learning.
- Qué es Deep Learning.
- Concienciación sobre el poder de los datos en las organizaciones tanto para mejorar la toma de decisiones como para crear modelos de negocio basado en datos.
- Visión trasversal sobre cómo Data Science se aplica en las diferentes áreas de la organización para impulsar las capacidades.
Tema 2. Nociones iniciales de Python, data engineering y estadística
- Desarrollo de los fundamentos de Big Data:
- Qué es el Big Data.
- Perfiles técnicos: Data Analyst, Engineer, Arquitect, QA...
- El proceso de construir un proyecto de Big Data.
- Arquitecturas de Big Data.
- Las claves del éxito del big data.
- Identificación de los fundamentos de Machine Learning:
- Introducción al Machine Learning: Datos, algoritmos, modelos, producción...
- Aproximación a los algoritmos: clasificación, predicción y clustering.
- Creación de modelos de Machine Learning.
- Las claves del aprendizaje automático.
- La productivización de modelos.
- Análisis de los fundamentos de IA: Visión, NPL:
- Introducción al Deep Learning y sus aplicaciones.
- Tipos de redes neuronales y su entrenamiento.
- Funcionamiento y retos del Data Science aplicado al Computer Vision y al NPL.
- Conocimientos avanzados de Python Crash Course:
- Uso de pycharm como entorno de trabajo.
- Uso de notebooks.
- Conocimiento de la sintaxis del lenguaje: bucles, variables.
- Librerías.
- Funciones.
- Programación orientada a objetos en Python.
- Aproximación a la arquitectura de la información y al SQL:
- Qué es la arquitectura de datos.
- Modelo relacional tradicional.
- Modelo estrella.
- Modelo copo de nieve.
- Bases de la normalización de datos.
- Definiciones esenciales: base de datos, tablespace, tabla, vista, vista materializada, clave primaria, índice y partición.
- SQL.
- Sintaxis del lenguaje.
- Identificación del Crash course de python para data engineers: SQL y dataframes:
- Consulta de datos.
- Cruce de tablas.
- Inserción y borrado.
- Dataframes:
- Qué es una serie.
- Qué es un dataframe.
- Cruces con dataframe.
- Funciones lambda con columnas.
- Leer y salvar datos desde y a dataframe desde distintos formatos.
- Diferenciación entre ETL/ELT y preproceso de datos:
- ELT o ETL.
- Pipelines de datos.
- ¿Cómo estructurar los distintos pasos del workflow de datos?
- Automatización de procesos.
- Aplicación del proceso del análisis exploratorio:
- Arranque de un proceso exploratorio.
- Los objetivos de un análisis exploratorio.
- Uso del proceso exploratorio para validación de hipótesis.
- Naturaleza iterativa del proceso.
- Utilización de herramientas de visualización exploratoria y librerías:
- Análisis descriptivo gráfico.
- Análisis descriptivo basado en estadísticos.
- Realización de análisis univariante y multivariante:
- Análisis multivariante.
- Análisis univariante.
- Conocimiento de la Estadística descriptiva:
- Media, mediana, momentos, etc.
- Desviación, varianza.
- Sesgos y medidas de homogeneidad de la información.
- Aproximación breve al algebra lineal:
- Operaciones matriz-escalar.
- Operaciones matriz-matriz.
- Propiedades de las matrices: no conmutativa, asociativa, distributiva, matriz identidad.
- Trasposición e inversa de una matriz.
- Análisis de correlación de variables: fundamentos de estadística y probabilidad:
- Ingeniería de características: descarte y selección de características.
- Cómo analizar la correlación entre variables.
- Efecto de las correlaciones.
- Eliminación de la correlación.
- Deducción estadística y contraste de hipótesis:
- Definición de una distribución una variable aleatoria.
- Definición de una función de probabilidad.
Tema 3. Conocimiento avanzado de Machine Learning & Artificial Intelligence
- Aproximación a la modelización:
- Introducción a la modelización.
- Tipos de modelos.
- Identificación de los Modelos de regresión:
- Modelos de regresión simple.
- Modelos de regresión múltiple.
- Modelos de regresión generalizado.
- Clasificación de los distintos modelos de Árboles:
- Modelos de inferencia de árboles de decisión y regresión:
- Clasificadores binarios.
- Regresión.
- Modelos de inferencia de árboles de decisión: clasificadores multiclase.
- Modelos avanzados de árboles:
- Boosting.
- Random forest.
- Modelos de inferencia de árboles de decisión y regresión:
- Conocimientos de Algoritmos alternativos de clasificación.
- Conocimientos de Eager y Lazy classifiers
- Utilización de Clustering:
- Introducción a los modelos no supervisados.
- Análisis clúster.
- Aproximación al método científico:
- Evaluación de modelos.
- Evaluación y optimización de modelos:
- Control de outliers y análisis de residuos.
- Modelos no supervisados.
- Modelos supervisados.
- Creación de Ingeniería de variables:
- Principios de la ingeniería de variables en la creación de variables.
- La dimensionalidad.
- Técnicas: PCA y SVD.
- Ensamblado de modelos:
- Definición de model ensembles.
- Modelos débiles y modelos fuertes.
- Creación de pipelines para crear modelos ensamblados.
- Gestión del ciclo de vida de los modelos.
- Interpretabilidad.
- Aproximación a modelos heurísticos de optimización.
- Conocimiento de los algoritmos genéticos:
- Principios de optimización basado en heurísticos.
- Gradiente descendente.
- Modelos basados en comportamientos animales.
- El algoritmo genético.
- Aplicaciones de los algoritmos genéticos.
- Cromosoma y función de fitness.
- Resolución de un problema usando algoritmos genéticos.
- Utilización de series temporales y forecasting:
- Bases sobre componentes de las series temporales: tendencia, ciclo y estacionalidad.
- Series estacionarias y no estacionarias.
- Análisis de anomalías.
- Suavizado exponencial.
- Modelos autoregresivos.
- Modelos univariantes y multivariantes.
- Modelos arima.
- Modelos con parametrización automática.
- Gestión de proyectos de Data Science.
Tema 4. Aplicaciones del Deep Learning
- Aproximación a redes neuronales artificiales (ANN):
- ¿Qué es una red neuronal artificial?
- Tipos de redes: profundas y superficiales (shallow).
- Técnica del gradiente descendiente.
- Conocimiento de los campos de aplicación de ANN:
- Visión por computador.
- Análisis y síntesis del lenguaje.
- Análisis de secuencias.
- GAN y deepfake.
- Aproximación al Shallow & Deep neural networks. Introducción CNN:
- Perceptrón simple.
- Topologías de redes neuronales.
- MNIST.
- Regularización: L1, L2, dropout y otros.
- Creación de una CNN con keras.
- Comprensión del diseño de redes neuronales artificiales (ANN), redes convolucionales (CNN) y redes recurrentes (RNN).
Tema 5. Entornos Big Data & Cloud
- Conocimientos de Big Data y de los principios de arquitecturas de computación distribuidas y altamente escalables:
- Comprender el papel del Big data en la ciencia de datos.
- Apache Spark.
- Spark en modo batch y en semi-tiempo real (microbatches).
- Lazy evaluation.
- Utilización de Dataframes y Data pipelines en Spark:
- Operaciones sobre dataframes (SQL o pyspark).
- Creación de data pipelines con spark.
- Transformación de dataframes.
- Creación de modelos de Machine Learning en Spark:
- Entrenamiento de modelos e integración en pipelines.
- Aplicación de la inferencia de modelos en Spark.
- Despliegue de pipelines de modelos con Spark.
- Desarrollo de modelos con proveedores de Cloud Machine Learning.
Tema 6. Visualización de los datos
- Comprensión de las claves del storytelling a través de los datos.
- La ciencia de la visualización de datos y el storytelling: su valor en el mundo profesional.
- Uso del storytelling con datos.
- Principios de la comunicación visual de los datos.
- Uso de los distintos controles visuales.
- Comprensión de los conceptos Business Intelligence y Data Visualization.
- Entender el proceso para trabajar en la herramienta de visualización en un contexto de Business Intelligence.
- Fuentes de datos, tratamiento y preparación de datos, modelaje de datos (relaciones), análisis exploratorio y específicos, visualización y reporting.
- Profundización en la herramienta PowerBI para poder conectar datos, prepararlos, modelarlos, explorarlos y visualizarlos.
- Entorno de PowerBI: organización y componentes.
- Importación de datos.
- Visualizaciones básicas realizando agrupaciones y aplicando filtros.
- Trabajar y preparar los datos: columnas calculadas, medidas, fórmulas con DAX, tablas calculadas…
- Trabajar con tablas matrices para aumentar la granularidad de los informes.
- Filtrar los datos de manera dinámica con la segmentación de datos.
- Aproximación a la herramienta Tableau.
Tema 7. Habilidades y competencias de gestión, personales y sociales, para el entorno digital
- Impulso de habilidades digitales:
- Liderazgo participativo.
- Gestión del cambio.
- Inteligencia emocional.
- Storytelling.
- Creación de marca personal.
- Comunicación y negociación en entornos digitales.
- Comprensión de las competencias necesarias para el nuevo entorno digital:
- La influencia digital.
- La colaboración en el entorno.
- La integración de la diversidad.
- La gestión emocional.
- La agilidad en toma de decisiones.
- La anticipación en contextos digitales.
- La flexibilidad para la transformación.
- La asunción de incertidumbre y riesgos.
- La elaboración, gestión y difusión de contenidos.
- Conocimiento de las herramientas imprescindibles para:
- El trabajo colaborativo.
- El trabajo en remoto.
- La gestión de proyectos.
- Automatización de flujos de trabajo.
- Práctica en las claves del trabajo en equipo y de la productividad en remoto.
- Fomento del liderazgo participativo y la gestión del cambio.
- Dominio de la comunicación y la negociación en entornos digitales.
- Práctica del modelo de competencias para el entorno digital.
- Elaboración y gestión de la marca personal desde la importancia del storytelling.
Módulo 2. Aplicación y Análisis en Data
El Desafío Integrador del Experto está diseñado para graduados, donde se espera una aplicación y análisis detallados en Data. Este proyecto final desafía a los estudiantes a enfrentar un problema específico o una oportunidad en su campo de estudio, requiriendo un enfoque analítico, creativo y estratégico. La tarea incluirá la formulación de hipótesis, la recopilación y análisis de datos, y la presentación de conclusiones sólidamente argumentadas. El soporte y la orientación del equipo docente estarán disponibles a lo largo del proyecto para potenciar la calidad y el impacto del trabajo final.
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