Curso de
Responsable experto de data

Contenidos

Unidad 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.
• Adquisición de conocimientos sobre los avances en Big Data e inteligencia artificial (IA).
• Dominio de conceptos básicos.
• 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.

Unidad 2: Nociones iniciales de Python, Data Engineering y estadística

• Desarrollo de los fundamentos de Big Data.
• Identificación de los fundamentos de Machine Learning.
• Análisis de los fundamentos de IA: visión, NPL.
• Conocimientos avanzados de Python Crash Course.
• Aproximación a la arquitectura de la información y al SQL.
• Identificación del Crash course de Python para data engineers: SQL y dataframes.
• Diferenciación entre ETL/ELT y preproceso de datos.
• Aplicación del proceso del análisis exploratorio.
• Utilización de herramientas de visualización exploratoria y librerías.
• Realización de análisis univariante y multivariante.
• Conocimiento de la estadística descriptiva.
• Aproximación breve al álgebra lineal.
• Análisis de correlación de variables: fundamentos de estadística y probabilidad.
• Deducción estadística y contraste de hipótesis.

Unidad 3: Conocimiento avanzado de Machine Learning & Artificial Intelligence

• Aproximación a la modelización.
• Identificación de los modelos de regresión.
• Clasificación de los distintos modelos de árboles.
• Conocimientos de algoritmos alternativos de clasificación.
• Conocimientos de Eager y Lazy classifiers.
• Utilización de clustering.
• Aproximación al método científico.
• Evaluación y optimización de modelos.
• Creación de ingeniería de variables.
• Ensamblado de modelos.
• Gestión del ciclo de vida de los modelos.
• Interpretabilidad.
• Aproximación a modelos heurísticos de optimización.
• Conocimiento de los algoritmos genéticos.
• Utilización de series temporales y forecasting.
• Gestión de proyectos de Data Science.

Unidad 4: Aplicaciones del Deep Learning

• Aproximación a redes neuronales artificiales (ANN).
• Conocimiento de los campos de aplicación de ANN.
• Aproximación al Shallow & Deep neural networks. Introducción CNN.
• Comprensión del diseño de redes neuronales artificiales (ANN), redes convolucionales (CNN) y redes recurrentes (RNN).

Unidad 5: Entornos Big Data & Cloud

• Conocimientos de Big Data y de los principios de arquitecturas de computación distribuidas y altamente escalables.
• Utilización de dataframes y data pipelines en Spark.
• Creación de modelos de Machine Learning en Spark.
• Despliegue de pipelines de modelos con Spark.
• Desarrollo de modelos con proveedores de Cloud Machine Learning.

Unidad 6: Visualización de los datos

• Comprensión de las claves del storytelling a través de los datos.
• Uso del storytelling con datos.
• Comprensión de los conceptos Business Intelligence y Data Visualization.
• Profundización en la herramienta Power BI para poder conectar datos, prepararlos, modelarlos, explorarlos y visualizarlos.
• Aproximación a la herramienta Tableau.

Unidad 7: Habilidades y competencias de gestión, personales y sociales, para el entorno digital

• Impulso de habilidades digitales.
• Comprensión de las competencias necesarias para el nuevo entorno digital.
• Conocimiento de las herramientas imprescindibles para el trabajo colaborativo y en remoto, la gestión de proyectos y la 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.