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Este Diplomado en Análisis de Datos para la Toma de Decisiones está diseñado para formar profesionales capaces de gestionar y analizar grandes volúmenes de datos, empleando herramientas como Python, R, MongoDB y técnicas de minería de datos.
A lo largo de toda esta formación se abordan desde conceptos básicos de ciencia y análisis de datos y la gestión de bases de datos relacionales y NoSQL, hasta técnicas avanzadas como el preprocesamiento, inferencia estadística, y análisis para la toma de decisiones estratégicas.
Durante el diplomado se integran tecnologías emergentes y aspectos legales para brindar una formación integral que permitan que, a partir de datos en bruto, mediante el análisis de datos exhaustivos, se puedan llegar a tomar decisiones estratégicas e informadas.
Universidades colaboradoras
Para qué te prepara
Este Diplomado en Análisis de Datos para la Toma de Decisiones te prepara para entender, manejar y analizar datos desde su obtención hasta su interpretación, utilizando herramientas líderes como Python, R y MongoDB. Aprenderás a generar estrategias de negocio basadas en datos, implementar procesos de ETL, diseñar bases de datos escalables y emplear técnicas de minería de datos e inteligencia analítica para resolver problemas complejos.
Objetivos
- Dominar herramientas de análisis como Python y R para gestionar grandes volúmenes de datos.
- Identificar las diferencias entre bases de datos relacionales y NoSQL para optimizar almacenamiento.
- Utilizar MongoDB para diseñar bases de datos NoSQL con optimización y escalabilidad.
- Aplicar técnicas de minería de datos con Weka en proyectos de análisis.
- Realizar inferencia estadística y modelos de regresión para toma de decisiones.
- Explorar el uso de inteligencia analítica en redes sociales y datos empresariales.
- Implementar procesos de limpieza de datos (ETL) y análisis predictivo para proyectos de Big Data.
A quién va dirigido
Este Diplomado en Análisis de Datos para la Toma de Decisiones está dirigido a profesionales y estudiantes interesados en la gestión de datos y su análisis aplicado a la toma de decisiones estratégicas. Especialmente diseñado para quienes trabajan en áreas como tecnología, inteligencia de negocios, marketing digital o ciencias sociales.
Salidas Profesionales
Al finalizar este Diplomado en Análisis de Datos para la Toma de Decisiones podrás trabajar en áreas como el análisis de datos, gestoría de bases de datos, especialista en Big Data o consultoría en inteligencia analítica. También podrás trabajar en sectores como tecnología, marketing o investigación social enfocados a la toma de decisiones estratégicas mediante el análisis de datos.
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
- Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y uso de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
- Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
- Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 5. WEKA Y DATA MINING
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 7. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
Titulación
Titulación Universidad Da Vinci
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