Procesamiento de datos para Data Scientist

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De acuerdo con la Ley 3/2018 relativa al tratamiento de datos personales, le comunicamos que trataremos sus datos con el fin de tramitar y atender su solicitud de información y gestionar el envío de comunicaciones comerciales e información de interés. La Cámara de Bilbao conservará estos datos durante un periodo de 10 años y mientras no solicite su baja. Éstos podrán ser cedidos a entidades colaboradoras relacionadas con los servicios solicitados. Para ejercer los derechos de acceso, rectificación, limitación de tratamiento, supresión, portabilidad y oposición puede dirigir petición a la dirección electrónica lopd@camarabilbao.com. Para más información ver Política de privacidad. En cualquier caso, podrá presentar la reclamación correspondiente ante la Agencia Española de Protección de Datos.
  • DURACIÓN

    Del 4 de noviembre de 2022 al 4 de febrero de 2023 | 100 horas

  • HORARIO

    Viernes de 16.00h. a 21.00h. y sábado 9.00h. a 14.00h.

  • MODALIDAD

    Online y presencial

Con el curso Procesamiento de datos para Data Scientist te introducirás en el mundo de la inteligencia artificial, descubriendo la importancia que tiene en la captación y procesamiento de los datos. Conoce cómo recopilar y capturar el dato y qué plataformas emplear para procesar las bases de datos en “Cloud”.

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Inteligencia artificial, captura de datos, plataformas, bases de datos y procesamiento en “Cloud”

Dirigido a…

  • Directivos y Responsables de área
  • Graduados/as en Ingeniería e Ingenieros/as técnicos/as Universitarios con carreras relacionadas con Empresa, economía, datos y tecnología.

Salidas profesionales

  • Data Scientist y/o Data Manager
  • Técnico/a en Big Data
  • Analista de datos
  • Técnico/a en Business Intelligence
  • Facilitador/a de proyectos 4.0
  • Gestor/a de proyectos 4.0

Estructura del curso

Módulo 0: Introducción a la programación

  • Introducción y operaciones básicas.
  • Mutaciones, Alias y Clonación de Listas.
  • Control de Flujo y Condicionales.
  • Iteraciones.
  • Funciones.
  • Recursividad.
  • Módulos y Archivos.
  • Ejercicios Prácticos.

Módulo 1: Introducción a la inteligencia artificial

  • Introducción.
  • Evolución histórica – ¿Por qué ahora?
  • Posibilidades y límites de la Inteligencia Artificial.
  • Ejemplos Prácticos.

Módulo 2: Procesamiento y visualización de datos

  • Procesamiento de datos con Pandas y Seaborn.
  • Modificaciones Básicas de datos.
  • Análisis Preliminar de Variables.
  • Gráficos Básicos.
  • Tratamiento de Fechas.
  • Correcciones Masivas de errores tipográficos.
  • Unión de Tablas.
  • Filtrado
  • Modificaciones Avanzadas.
  • Lectura de datos en SQL y MongoDB.

Módulo 3: Captura de datos

  • Tipos de Datos y su aplicación.
  • Tipos de Datos según sus fuentes.
  • Captura de bases de datos.
  • Captura de Internet.
  • Utilización de APIs.
  • Introducción al webscrapping
  • Herramientas de captura Scrapy, Beautifulsoup, Selenium.

Módulo 4: Plataformas, bases de datos y procesamiento en la nube

  • Diseño de bases de datos relacionales y no relacionales.
  • DatawareHouse.
  • Procesos ETL.
  • Procesamiento en Azure, AWS y Google.

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