Big Data Analytics

CursosInnovación y tecnología

Fecha y Horario

17, 19, 24, 26 y 30 de noviembre 2020

Webinar martes y jueves (y lunes 30 de noviembre), de15:30 a 19:30

Lugar de celebración

WEBINAR

Precios

Inscripción 485€ + IVA

  • Consulte precio para varias inscripciones de una misma empresa.
  • 15% para inscrpciones formalizadas antes del 15 de octubre 2020. Descuentos no acumulables a otras posibles promociones
  • Curso bonificable por FUNDAE (gestión a realizar 8 días antes del inicio del curso). Para tramitar la bonificación, consulta con: Alku Gestion de Formación. Tlf.: 91.456.68.43 info@alku.es
  • Puede solicitar más información llamando a INESE. Tlf 913755826 o escribiendo a insuranceschool@inese.es

Información sobre el curso

Data Science Fundamentals
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¿Qué es Data Science?

Data Science, también conocido como Big Data, es la ciencia que estudia los datos. Se trata de extraer información de grandes cantidades de datos usando la estadística, las matemáticas y la informática para interpretar esos datos. Su objetivo es la toma de decisiones. Según la consultora Gartner, las empresas que utilicen está técnica podrán aumentar su rentabilidad hasta un 20%.

¿Por qué está en auge?

Vivimos en un momento extraordinario para la analítica avanzada. A la larga lista de algoritmos existentes se les une grandes cantidades de datos, que se han multiplicado por 10 durante los últimos años, y el aumento de la capacidad de computación.

Las organizaciones están almacenando ingentes cantidades de datos poli-estructurados procedentes de diversas fuentes como lo puedan ser los sistemas operacionales (ERP, CRM, etc.), repositorios Open Data, plataformas IoT, Redes sociales, etc. y hay que saber cómo gestionarlos para rentabilizarlos.

¿Qué aprenderás?

En este curso obtendrás las capacidades y habilidades fundamentales para diseñar y ejecutar casos de uso que te ayuden a encontrar patrones ocultos en vuestros datos y predecir comportamientos que te permitan reducir costes o crear líneas de negocio para generar ingresos.

Programa del curso

  1. Introducción a la cultura del dato
  2. Estadística con R
  3. Machine Learning con R. Aprendizaje supervisado
  4. Machine Learning con R. Aprendizaje no supervisado
  5. Data Visualization
Mostrar programa completo
  1. Introducción a la cultura del dato
    • Situación de contexto
    • Business Intelligence & Big Data fundamentals
    • Introducción a la ciencia de datos o Data Science
    • Fundamentos de la visualización de datos
  2. Estadística con R
    • Guía R básico
    • Estadística descriptiva
    • Teoría de la probabilidad
    • Estadística inferencial
  3. Machine Learning con R. Aprendizaje supervisado
    • Problemas de clasificación
      • Árboles de decisión
      • Regresión logística
    • Problemas de regresión
      • Regresión lineal
  4. Machine Learning con R. Aprendizaje no supervisado
    • Clustering
  5. Data Visualization
    • Fundamentos e historia de la visualización de datos
    • Comunicando nuestro mensaje con efectividad
    • Herramientas de visualización de datos
    • Visualizando datos con Tableau y Power BI

Profesores

Alberto Turégano

Ingeniero en informática por la UPM, Máster en tecnología Big Data & Analytics y Global Managment Program por IESE. Colabora con EOI como director académico de programas de Data Analytics y Negocios digitales así como tutor y profesor de BI y Big Data en diferentes programas.

Cuenta con 20 años de experiencia en la disciplina de la inteligencia de negocio. Ha desempeñado diversos roles en el ámbito del Business Intelligence y Big Data. En su etapa en Telefonica de España afianzó, como responsable de arquitectura, el entorno del Data Warehouse como el sistema corporativo para la toma de decisiones y posteriormente en Telefónica S.A desarrolló las capacidades de la plataforma global de Big Data para el grupo Telefonica como gerente de Gobierno y Arquitectura BI & Big Data.

En 2017 se incorpora a la consultora Líderes y Digitales donde realiza labores de asesoría de inteligencia empresarial.

* Los precios no incluyen IVA

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