Titulación Profesional

Modalidad
Online
Duración
50 horas
Titulación
IOE

Descripción del Curso o Máster

Bonificable
Empresas
Diploma
Universitario
Temario
Multimedia

Presentamos a continuación nuestro programa de estudios destacado en Métodos Estadísticos y Data Science. Contamos con un amplio catálogo que no deja de ampliarse día tras día. Nos movemos en función de las demandas que presentan nuestros alumnos. No se puede negar, por tanto, ni cuestionar que Iniciativas Organizativas de Empresa no deja de reinventarse. Nuestro objetivo no es otro que mejorar y destacar en el campo de la excelencia. 

Por este motivo principal, nuestra cartera de titulaciones es tan numerosa y se enfoca, sobre todo, a una profunda especialización. Por lo tanto, destacando en la excelencia de cada una de nuestras titulaciones, presentamos uno de los cursos más numerosos y aclamados de nuestra cartera. Nos referimos al programa formativo del curso en Métodos Estadísticos y Data Science. 

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Los diversos datos que pueden encontrarse en las bases de las empresas pueden clasificarse por medio de diferentes grupos, como verán los alumnos el curso en Data Science.

Se pueden clasificar por categorías:

  • Datos estructurados.
  • No estructurados. 
  • Híbridos.

Y también por su origen:

  • Redes Sociales.
  • MSM.
  • BTB.
  • Datos biométricos.
  • Información de usuarios.

De esta manera se pueden clasificar por los diferentes estamentos que presenta el sistema. Todo esto se verá en detalle en el programa formativo en Métodos Estadísticos y Data Science. 

Penamos, además, que el hecho de que este curso formativo en Data Science se encuentre anclado a la modalidad online supone una gran ventaja. El alumno podrá compaginar a la perfección sus estudios en este curso en Métodos Estadísticos y Data Science con el discurrir normal de su vida. No importa si se trata de su faceta profesional o personal. La modalidad no presencial lo ayudará a recibir una excelente, completa y, sobre todo, libre experiencia educativa.

Los lenguajes del mercado 

En el mercado actual hay multitud de lenguajes específicos con los que se puede programar y crear diferentes softwares personalizados. Con ellos se pueden cubrir las necesidades de las diferentes empresas. Estos lenguajes especiales incluyen diferentes elementos técnicos y algoritmos. De tal manera y con este compendio, se puede ejecutar el motor del programa y hacerlo funcionar desde el inicio hasta el final del mismo. Todo esto, sin embargo, se estudiará detenidamente en las sesiones del curso en Data Science.

El lenguaje R, por ejemplo, se constituye como uno de los pilares de todos los sistemas inteligentes del ámbito del Big Data. Este gran recurso facilita el poder trabajar con grandes volúmenes de datos e información procedentes de diferentes fuentes.

La diferencia entre Big Data y Data Science y el complejo y apasionante mundo de las telecomunicaciones

En el destacado y a la vez complejo ámbito de las telecomunicaciones hay un concepto que es claro y fundamental, como podrán ver los alumnos del curso especializado en Data Science. Un paquete de datos con conexión a Internet es la red que nos da conectividad. Lo hace, además, tanto en ordenadores y tablets como en smartphones. Por supuesto, con una duración de veinticuatro horas y durante los siete días de la semana. En cualquier parte del mundo podemos gozar de esta realidad, como se abordará en el curso en Métodos Estadísticos y Data Science. 

A día de hoy lo profesionales del sector no se ponen de acuerdo a la hora de definir el concepto de Data Science. Existe una rama de esta disciplina en donde muchos defienden que el Big Data y el Data Science es, en realidad, el mismo concepto. Pero, en realidad, se trata de elementos diferentes. El Big Data tiene como pilar fundamental los datos que se recogen de diferentes fuentes. El Data Science, sin embargo, es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas diversos. Su misión es extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas. Pueden ser estructurados o no, como decíamos. Y, en realidad, se trata de una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva

Profesionales con competencias en tecnología

Este curso en Métodos Estadísticos y Data Science online formará a los alumnos para que se conviertan en expertos profesionales. Por tanto los secretos del Data Science y las diversas tecnologías que se demandan por las empresas según el informe McKinsey Global Institute del año 2017. En este curso en Data Science, donde la práctica es fundamental, se trabajará la instrucción en el las diversas máquinas virtuales individualizadas. Gracias a esto, el alumno tendrá un perfecto control de las técnicas claves del Big Data.

Este programa de estudios en Data Science está especialmente pensado para fortificar los contenidos previos que los estudiantes ya han asimilado en su formación superior. Por tanto, ingenieros recién graduados en todas las áreas encontrarán este curso de lo más interesante. Lo mismo sucederá con alumnos que acaben de culminar su formación en carreras técnicas como matemáticas, física o estadística. Profesionales con una experiencia que no supere los tres años y alumnos de último año de carrera podrían encontrar muchos beneficios en este curso en Data Science. 

Conoce las competencias del curso especializado en Métodos Estadísticos y Data Science de IOE 

Como no podría ser de otro modo, este programa formativo en Data Science y Métodos Analíticos tiene una serie de destacadas competencias. Los alumnos las habrán adquirido todas y cada una de ellas cuando culminen sus estudios. De esta manera no puede quedar la menor duda de que nuestro equipo docente se encargará de una formación de calidad en este curso.

Entre otras muchas cosas, los alumnos van a aprender a diseñar e implementar un sistema que combine las mejores técnicas de captura y almacenamiento, análisis y visualización de datos. Del mismo modo, sabrán identificar las herramientas comerciales. También las de software libre, orientadas todas al análisis estadístico, a la inteligencia artificial y al procesamiento masivo de datos

Del mismo modo, nuestros docentes enseñarán a ser capaces de aplicar técnicas de almacenamiento noSQL, análisis y visualización de datos. Todo ello enfocado a una situación real de empresa. Además, podrán identificar los aspectos legales de la aplicación. Todos ellos se refieren a la captura, almacenamiento y uso de datos de usuario. Y no podemos olvidar la capacidad que tendrán nuestros alumnos para diseñar un sistema de apoyo a las decisiones. Estará, además, basado en el análisis y en la visualización de datos. Sin embargo, todo ello se verá con mucha más profundidad en el transcurso del programa de formación en Métodos Estadísticos y Data Science.

Inicia ya tus estudios en el programa formativo especializado en Métodos Estadísticos y Data Science de IOE Business School 

Nuestros profesionales docentes han ideado un completo y atractivo programa de estudios que hará las delicias de nuestros alumnos. Los estudiantes de esta formación en Data Science aprenderán y, lo que es más importante, disfrutarán aprendiendo. 

Por lo tanto, si estás pensando en cursar alguna formación relacionada con los Métodos Estadísticos, Big Data o Data Science, no busques más. IOE Business School ha lanzado este curso en Data Science que es justo lo que estabas buscando.

No lo dudes y solicita información. Abre la puerta a ese exitoso futuro de ensueño con el que siempre has soñado. Ponte en contacto con nosotros y solicita información sin compromiso. ¡Inicia ya tus estudios de la mano de IOE Business School y el curso de Métodos Estadísticos y Data Science!

Plan de Estudios

Tema 1. Clasificación de información adecuada.

  • Introducción a clasificación de información adecuada.
  • Diferentes tipos de información recogida.
  • Técnicas de clasificación en inteligencia artificial.
  • Clasificación de información de los usuarios.
  • Información segmentada: el futuro.

Tema 2. Estadística aplicada al Big Data.

  • Introducción a estadística aplicada al BD.
  • Data mining vs estadística.
  • Data science.
  • Estadística líneas generales aplicada al BD.
  • Modelos de visualización de datos.

Tema 3. Lenguaje Python y lenguaje Milk.

  • Introducción lenguaje Python y lenguaje R.
  • Lenguaje Python.
  • Lenguaje Milk.
  • Lenguaje IOS: swift.
  • Casos de éxito: apps en IOS.
  • Otros lenguajes en programación.

Tema 4. Paquetes con lenguaje R.

  • Introducción a paquetes con lenguaje R.
  • ¿Qué es el lenguaje R?
  • Paquetes con lenguaje R.
  • Paquetes libres.
  • ¿Qué es el autoaprendizaje?

Tema 5. Comparativas de paquetes de datos.

  • Introducción a estadística aplicada al BD.
  • Definición de paquete de datos.
  • Viaje de un paquete de datos por Internet.
  • Paquetes de datos Internet: la conexión.
  • Gobierno de datos.

Tema 6. Data Science: concepto y características.

  • Introducción del Data Science.   
  • Historia del Data Science.   
  • Concepto de Data Science.   
  • Etapas del Data Science.   
  • Data Science por sectores.

Tema 7. Posición de un Data Scientist.

  • Introducción del Data Scientist.
  • Definición de Data Scientist.       
  • Áreas de trabajo del Data Scientist.       
  • Requisitos para ser un Data Scientist.   
  • Salidas profesionales del Data Scientist.

Tema 8. Tipo de organización. Orientación al dato.

  • Introducción tipo de organización. Orientación al dato.
  • Concepto de organización tradicional VS organización orientada al dato.
  • Tipos de organización.
  • Orientación al dato y beneficios.
  • Nuevas organizaciones Big Data.

Tema 9. Estructura de un proyecto de Big Data.

  • Introducción estructura de un proyecto con esta metodología.
  • I ETAPA: definir los objetivos del proyecto.
  • II ETAPA: definir los problemas y las tareas
  • III ETAPA: estructura de bbdd y seleccionar proveedor.
  • IV ETAPA: definir niveles de calidad y mantenimiento.

Objetivos del Curso o Máster

  • Conocer que son los Sistemas Big Data.
  • Estudiar la nueva forma de comunicación tanto informativa como publicitaria.
  • Conocer tipos de información y los métodos de análisis que se utilizan para sacar datos relevantes.
  • Aprender a manejar todos los tipos de paquetes con lenguaje R.
  • Identificar los paquetes libres.
  • Manejar el autoaprendizaje en Big Data.
  • Conocer la definición de paquete de datos.
  • Conocer que es y en que consiste el Data Science.
  • Delimitar el proceso que sigue un Data Scientist.
  • Conocer las fases/etapas que se incluyen en un proyecto de Big Data.
  • Distinguir la organización tradicional de la organización orientada al dato.
  • Analizar las compañías que tienen características de Data Driven (Data Driven Companies).

@IOE Business School 2017

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