Temario del curso
Introducción
- El Proceso de Ciencia de Datos
 - Roles y responsabilidades de un Científico de Datos
 
Preparación del Entorno de Desarrollo
- Bibliotecas, frameworks, lenguajes y herramientas
 - Desarrollo local
 - Desarrollo web colaborativo
 
Recopilación de Datos
- 
        Diferentes Tipos de Datos
        
- 
                Estructurados
                
- Bases de datos locales
 - Conectores de bases de datos
 - Formatos comunes: xlxs, XML, Json, csv, ...
 
 - 
                No Estructurados
                
- Clicks, sensores, smartphones
 - APIs
 - Internet de las Cosas (IoT)
 - Documentos, imágenes, videos, sonidos
 
 
 - 
                Estructurados
                
 - Estudio de caso: Recopilación continua de grandes cantidades de datos no estructurados
 
Almacenamiento de Datos
- Bases de datos relacionales
 - Bases de datos no relacionales
 - Hadoop: Sistema de Archivos Distribuido (HDFS)
 - Spark: Conjunto de Datos Distribuidos Resilientes (RDD)
 - Almacenamiento en la nube
 
Preparación de Datos
- Ingesta, selección, limpieza y transformación
 - Garantizar la calidad de los datos - corrección, significado y seguridad
 - Informes de excepciones
 
Lenguajes utilizados para la Preparación, Procesamiento y Análisis
- 
        Lenguaje R
        
- Introducción a R
 - Manipulación de datos, cálculo y visualización gráfica
 
 - 
        Python
        
- Introducción a Python
 - Manipulación, procesamiento, limpieza y análisis de datos
 
 
Análisis de Datos
- 
        Análisis exploratorio
        
- Estadísticas básicas
 - Visualizaciones preliminares
 - Comprender los datos
 
 - Causalidad
 - Características y transformaciones
 - 
        Aprendizaje Automático (Machine Learning)
        
- Supervisado vs no supervisado
 - Cuándo usar qué modelo
 
 - Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
 
Visualización de Datos
- Mejores Prácticas
 - Selección del gráfico adecuado para los datos adecuados
 - Paletas de colores
 - 
        Pasar al siguiente nivel
        
- Tableros (Dashboards)
 - Visualizaciones interactivas
 
 - Cuentacuentos con datos
 
Resumen y Conclusión
Requerimientos
- Comprensión general de los conceptos de bases de datos
 - Comprensión básica de estadísticas
 
Testimonios (5)
Los ejercicios prácticos
Nestor Daniel Nuno Rodriguez - Highup Solutions
Curso - TIBCO for Developers
Aplicación real de Spotfire y todas sus funciones básicas.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Curso - Introduction to Spotfire
Traducción Automática
La voluntad por parte del locutor a explicar y que uno entendiera todo.
Jorge Andres Silva Cisternas - Industria De Conjuntos Mecanicos Aconcag
Curso - Advanced Analytics with TIBCO Spotfire
Conocimientos prácticos de alguien dentro de la industria
Matthew Cerbas - Shield Consulting Solutions, Inc.
Curso - Grafana
Traducción Automática
Realmente disfruté las muchas prácticas y laboratorios.
Vivian Feng - Destination Canada
Curso - Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Traducción Automática