Tabla de contenidos

¿En qué consiste el curso de Big Data?
Salidas profesionales del curso de Big data:

TITULACIÓN: Data Scientist y lenguaje R

Duración: 300 Horas
Plazo máximo: 12 Meses
Metodología: Online

¿En qué consiste el curso de Big Data?

El curso Big Data y Lenguaje R proporciona el conocimiento necesario para el análisis, captación y procesamiento de datos masivos, a través del entendimiento de sus tres aspectos fundamentales:

El Lenguaje R: En el curso online se abordan los fundamentos básicos del lenguaje de programación, para la implementación de algoritmos que permitan desarrollar los valores de control para dominar un software específico.

La programación en R orientado a Big Data: Se profundiza en las soluciones a los problemas organizacionales que son consecuencia de la mala manipulación de los datos masivos.

Establecer un curso de análisis estadísticos con R: La data science no es más que la aplicación de métodos analíticos de datos provenientes de distintas fuentes, tanto estructurados como no estructurados.

Las herramientas habitualmente disponibles no tienen la capacidad de manipular el volumen de datos registrados en las operaciones que suelen realizar las compañías.

Procedimientos como el uso de las redes sociales, sistemas biométricos y posicionamiento por satélite requieren sistemas no convencionales, como los equipos para medir temperatura, humedad y otros parámetros.

Estas transacciones de datos a gran escala involucran en muchos casos a más de una sucursal, pero en el intento de operar de manera centralizada establecen líneas de comunicación entre ellas a través de la red.

El curso online de Big Data, además de otorgar herramientas de cálculo, tiene la ventaja de ser compatible con múltiples dispositivos y aplicaciones (hardware y software), además de ser de fácil integración en amplias bases de datos. Los resultados de estos análisis se pueden mostrar en gráficos, lo que sirve de apoyo para la toma de decisiones empresariales y mejora el servicio comercial.

Salidas profesionales del curso de Big data:

El especialista en Big Data – Data Scientist y Lenguaje R es un profesional muy cotizado en las empresas que manejan un volumen elevado de parámetros variables en sus operaciones, las cuales necesitan agrupar para mantener la interacción interdepartamental, ya sea interna o entre sucursales, así como con clientes y proveedores.

Los departamentos de corporaciones como bancas, telecomunicaciones y grupos de investigación utilizan el lenguaje de programación en R, del mismo modo que las empresas de seguridad informática y las cadenas farmacéuticas. Esto se debe a la necesidad de compilar elementos para ejecutar la estadística y programación de sus operaciones, trabajo que debe realizar un experto en Big Data.

Cada vez es más frecuente que las empresas soliciten especialistas en el análisis y tratamiento de datos, debido al incremento de la información que debe ser controlada. Esto da a los participantes del Big Data curso una ventaja competitiva en el campo laboral, pues están capacitados para diseñar y ejecutar estrategias en data science, lo que también es útil para los equipos de marketing.

Duración	Duración: 300 Horas Plazo máximo: 12 Meses Metodología: Online
Titulación	🧑‍🎓 Titulaciones expedidas por Aula 10 Centro de Formación Profesional. 🧑‍🎓 Titulaciones Acreditadas por la Comisión Internacional de Educación a Distancia. Estatuto consultivo, categoría especial, del Consejo Económico y Social de NACIONES UNIDAS. 🧑‍🎓 Dobles titulaciones con diploma de competencias digitales. ✔️ Centro ACREDITADO por el SEPE (INEM) para la impartición de CERTIFICADOS DE PROFESIONALIDAD OFICIALES Nº 8000000106 y Nº 0300001166. ✔️ Cursos para la Formación en Competencias Profesionales según Real Decreto 1224/2009. ✔️ Cursos basados en Sistema Nacional de Cualificaciones y Formación Profesional según Ley Orgánica 5/2002. ✔️ Cursos elaborados según Catálogo Nacional de Cualificaciones Profesionales de INCUAL Real Decreto 1128/2003. 🥇 Obtención de Insignias Digitales Virtuales Homologadas para Badgr aptas para currículum digital compatible con Redes Sociales.
El precio incluye	Matrícula Formación Tutorías Titulación
Baremables	Oposiciones y bolsas de trabajo según convocatoria
Fecha de Inicio	Oposiciones y bolsas de trabajo según convocatoria
Curriculum	✔️ Válido para incluirlo en tu curriculum. ✔️ Mejora tus opciones laborables. ✔️ Diploma apto para presentar ante servicios de empleo ✔️ Diploma apto para presentar ante los departamentos de recursos humanos. ✔️ Curso Homologado con insignias digitales para tu curriculum digital (compatible con redes sociales).

Temario

Tabla de contenidos

Unidad didáctica 1 Introducción
Unidad didáctica 2 Primeros pasos con R
Unidad didáctica 3 Dominar los fundamentos
Unidad didáctica 4 Técnicas y algoritmos imprescindibles
Unidad didáctica 5 Marco metodológico del data scientist
Unidad didáctica 6 Procesamiento del lenguaje natural
Unidad didáctica 7 Grafos y redes
Unidad didáctica 8 Otros problemas, otras soluciones
Unidad didáctica 9 Feature Engineering
Unidad didáctica 10 Complementos útiles
Unidad didáctica 11 Anexos

Unidad didáctica 1 Introducción

1. Data scientist, una disciplina de moda
2. Las data sciences
3. El Big Data
4. La dinámica de este libro
1. 4.1 Nuestros objetivos
2. 4.2 La estructura del libro
  1. 4.2.1 Los dos recorridos complementarios
  2. 4.2.2 Recursos complementarios
5. Pequeño bestiario de las data sciences
1. 5.1 Los fundamentos
  1. 5.1.1 Aprendizaje y clasificación
  2. 5.1.2 Pequeño vocabulario gráfico del machine Learning
  3. 5.1.3 Regresión
  4. 5.1.4 Regresión lineal generalizada
  5. 5.1.5 Árboles de decisión, poda, tala
  6. 5.1.6 Clustering, k-means
  7. 5.1.7 k-NN
  8. 5.1.8 Modelos paramétricos
  9. 5.1.9 Lacy algoritmo (algoritmo perezoso)
  10. 5.1.10 Overfitting: sobre determinación, sobre aprendizaje
  11. 5.1.11 Validación cruzada, regularización, bagging
  12. 5.1.12 Optimización, descenso por gradiente
  13. 5.1.13 Algoritmo voraz (greedy algorithm)
  14. 5.1.14 Programación lineal, símplex, punto interior
  15. 5.1.15 Estimación mediante el método de Monte-Carlo
  16. 5.1.16 Entropía, independencia e información mutua
  17. 5.1.17 Discretización
2. 5.2 Métodos «conjunto»
  1. 5.2.1 Random forest
  2. 5.2.2 AdaBoost (adaptative boosting)
3. 5.3 Leyes de probabilidad y de distribución
  1. 5.3.1 Generalidades
  2. 5.3.2 Pequeño bestiario de leyes de probabilidad
4. 5.4 Los grafos
  1. 5.4.1 Vocabulario básico
  2. 5.4.2 Conversión de una tabla de observaciones en un grafo, semejanza
6. Informática profesional y datasciences
1. 6.1 La tecnología
2. 6.2 Business Inteligencie versus Big Data
  1. 6.2.1 Diferencias en términos de arquitectura
  2. 6.2.2 Diferencias en términos de uso
  3. 6.2.3 En resumen
7. Notación
1. 7.1 Notación de los parámetros
2. 7.2 Otras notaciones
  1. 7.2.1 Funciones y aplicaciones … f(x), d(x,y) …
  2. 7.2.2 Algunas posibles confusiones
8. Ahora, ¡es su turno!

Unidad didáctica 2 Primeros pasos con R

1. Instalación de los componentes
1. 1.1 Instalación y ejecución de R
2. 1.2 Instalación y ejecución de RStudio
3. 1.3 Instalación de nuevos paquetes
4. 1.4 Instalación de paquetes: complementos
2. Toma de contacto con R
1. 2.1 R, una calculadora eficaz
2. 2.2 R, un lenguaje vectorial
3. 2.3 Funciones que trabajan sobre vectores
  1. 2.3.1 Un primer análisis rápido de los datos
  2. 2.3.2 Algunas estadísticas sencillas sobre los vectores
  3. 2.3.3 Ordenar un vector
  4. 2.3.4 Diversas funciones con suma, producto, min y max
4. 2.4 Tipos de datos simples
  1. 2.4.1 Los booleanos
  2. 2.4.2 Conjuntos
  3. 2.4.3 Listas
  4. 2.4.4 Factores
  5. 2.4.5 Tablas
5. 2.5 Las funciones
  1. 2.5.1 Creación y uso de una función simple
  2. 2.5.2 Creación de un operador a partir de una función de dos variables
  3. 2.5.3 Uso de las funciones y alcance de las variables
  4. 2.5.4 Aplicación de las funciones sobre las matrices: apply
  5. 2.5.5 Las funciones: completamente útiles
6. 2.6 Estructuras de control
  1. 2.6.1 Instrucciones comunes con otros lenguajes
  2. 2.6.2 Recorrer una matriz mediante bucles for
7. 2.7 Las cadenas de caracteres
8. 2.8 El formato de los números
9. 2.9 Fechas y tiempos
10. 2.10 Mediar la duración de un algoritmo
11. 2.11 Los números complejos
  1. 2.11.1 Manipulación básica de los números complejos
  2. 2.11.2 Visualización de números complejos
12. 2.12 Programación orientada a objetos
  1. 2.12.1 Clases y objetos, breve descripción
  2. 2.12.2 Constructores
  3. 2.12.3 Herencia
  4. 2.12.4 Objetos mutables
  5. 2.12.5 Gestión de la pila: implementación Orientada a Objetos con RC
3. Manipulación de los datos
1. 3.1 Lectura de los datos: fundamentos
2. 3.2 Manipulación de las columnas de un data.frame
3. 3.3 Cálculos simples sobre un data.frame
  1. 3.3.1 Cálculos sobre las columnas y las filas
  2. 3.3.2 Manipulación de las filas
  3. 3.3.3 Aplicación: comparación de elementos de clases y Khi-2
  4. 3.3.4 Creación de columnas calculadas
  5. 3.3.5 Ordenar un data.frame mediante order()
4. 3.4 Análisis visual de los datos
  1. 3.4.1 Visualización simple de los datos
  2. 3.4.2 Visualización de variables numéricas 2 a 2 con mención de las clases
  3. 3.4.3 Correlación entre variables numéricas
  4. 3.4.4 Separación por clase, ggplot2, qplot
  5. 3.4.5 Visualización 3D, relación entre tres variables numéricas
  6. 3.4.6 Gráficos por pares
  7. 3.4.7 Diagramas de caja y eliminación de outliers
  8. 3.4.8 Creación de un modelo por árbol de decisión

Unidad didáctica 3 Dominar los fundamentos

1. Ponerse en armonía con los datos
1. 1.1 Algunas nociones fundacionales
  1. 1.1.1 Fenómeno aleatorio
  2. 1.1.2 Probabilidad, variable aleatoria y distribución
  3. 1.1.3 Un poco de matemáticas: notaciones y definiciones útiles
  4. 1.1.4 Momentos de una variable aleatoria discreta X
  5. 1.1.5 Primeras consideraciones sobre los errores y estimaciones
2. 1.2 Familiarizarse con los datos
  1. 1.2.1 R Commander
  2. 1.2.2 Rattle
2. Matrices y vectores
1. 2.1 Convenciones, notaciones, usos básicos
2. 2.2 Matrices, vectores: una introducción a la noción de aprendizaje supervisado
3. 2.3 Ir más lejos en la manipulación de matrices con R
  1. 2.3.1 Operaciones básicas
  2. 2.3.2 Algunos trucos útiles sobre las matrices de R
  3. 2.3.3 Normas de vectores y normas de matrices
  4. 2.3.4 Matrices y vectores: diversas sintaxis útiles
3. Estimaciones
1. 3.1 Planteamiento del problema de estimación
  1. 3.1.1 Formulación general del problema
  2. 3.1.2 Aplicación y reformulación del problema de estimación
2. 3.2 Indicadores de desviación utilizados en machine learning
  1. 3.2.1 MSE, RMSE, SSE, SST
  2. 3.2.2 MAE, ME
  3. 3.2.3 NRMSE/NRMSD, CV_MRSE
  4. 3.2.4 SDR
  5. 3.2.5 Accuracy, R2
4. Puesta en práctica: aprendizaje supervisado
1. 4.1 Preparación
2. 4.2 Comprobar las hipótesis, p_value
  1. 4.2.1 Análisis gráfico interactivo con iplots
  2. 4.2.2 Test de Breush-Pagan y zoom sobre p_value
3. 4.3 Creación de un modelo (regresión lineal múltiple)
4. 4.4 Establecer una predicción
5. 4.5 Estudio de los resultados y representación gráfica
6. 4.6 Indicadores habituales – cálculos
7. 4.7 Estudio del modelo lineal generado
8. 4.8 Conclusión sobre el modelo lineal
9. 4.9 Uso de un modelo «Random Forest»

Unidad didáctica 4 Técnicas y algoritmos imprescindibles

1. Construir la caja de herramientas
2. Representación gráfica de los datos
1. 2.1 Un gráfico «simple»
2. 2.2 Histogramas avanzados
  1. 2.2.1 Distribución multiclase
  2. 2.2.2 Mezcla de varias distribuciones por clase
  3. 2.2.3 Visualización de la densidad de una distribución
  4. 2.2.4 Otra mezcla por clase
  5. 2.2.5 Una variable, pero un histograma para cada clase
  6. 2.2.6 Gráfico con una densidad por clase
3. 2.3 Diagrama de pares y de facetas
  1. 2.3.1 Diagrama por pares, versión simple
  2. 2.3.2 Clases en configuración XOR
  3. 2.3.3 Diagrama por pares con «factores»
  4. 2.3.4 Facetas y escala logarítmica
3. Machine learning: prácticas corrientes
1. 3.1 Recorrido teórico acelerado
  1. 3.1.1 Linealidad
  2. 3.1.2 Errores in y out, noción de dimensión VC
  3. 3.1.3 Hiperplanos, separabilidad con márgenes
  4. 3.1.4 Kernel Trick, núcleos, transformaciones, feature space
  5. 3.1.5 Problemas de la regresión: introducción a la regularización
2. 3.2 Práctica por práctica
  1. 3.2.1 Cross validation: k-fold CV
  2. 3.2.2 Naive Bayes
  3. 3.2.3 C4.5 y C5.0
  4. 3.2.4 Support Vector Machines (SVM)
  5. 3.2.5 Clusterización, k-means
4. ¿ Dónde nos encontramos en nuestro aprendizaje ?
1. 4.1 Sus conocimientos operacionales
2. 4.2 Las posibles lagunas que es preciso cubrir ahora

Unidad didáctica 5 Marco metodológico del data scientist

1. El problema metodológico a nivel del proyecto
1. 1.1 La expresión de una necesidad
2. 1.2 La gestión del proyecto
2. El ciclo interno de data sciences
1. 2.1 Revisión detallada del problema planteado
2. 2.2 Trabajos previos sobre los datos
  1. 2.2.1 Exigencias sobre los datos
  2. 2.2.2 Recogida, limpieza y comprensión de los datos
3. 2.3 El ciclo de modelado
  1. 2.3.1 Feature engineering
  2. 2.3.2 Modelado y evaluación
  3. 2.3.3 Escoger el mejor modelo
  4. 2.3.4 Test, interpretación y confrontación con negocio
4. 2.4 Preparación de la industrialización y despliegue
5. 2.5 Preparación de las siguientes iteraciones
  1. 2.5.1 Elementos que es preciso tener en cuenta
  2. 2.5.2 Documentación gestionada por los data scientists
3. Complementos metodológicos
1. 3.1 Clasificar sus objetivos
2. 3.2 Trucos y argucias

Unidad didáctica 6 Procesamiento del lenguaje natural

1. Definición del problema
2. Análisis semántico latente y SVD
1. 2.1 Aspectos teóricos
  1. 2.1.1 SVD: generalidades
  2. 2.1.2 Una justificación de la descomposición SVD
  3. 2.1.3 SVD en el contexto LSA
  4. 2.1.4 Interpretación
  5. 2.1.5 Alternativa no lineal, Isomap (MDS, geodésico, variedad, manifold)
2. 2.2 Puesta en práctica
  1. 2.2.1 Inicialización
  2. 2.2.2 En el núcleo de LSA
  3. 2.2.3 Resultados
  4. 2.2.4 Manipulaciones, interpretaciones recreativas y no fundadas

Unidad didáctica 7 Grafos y redes

1. Introducción
2. Primeros pasos
1. 2.1 Algunas nociones y notaciones complementarias básicas
2. 2.2 Manipulaciones simples de grafos con R
3. 2.3 Estructura de los grafos
3. Grafos y redes (sociales)
1. 3.1 Análisis de las redes sociales: conceptos básicos
2. 3.2 Puesta en práctica
3. 3.3 Detección de comunidades

Unidad didáctica 8 Otros problemas, otras soluciones

1. Series temporales
1. 1.1 Introducción
2. 1.2 Modelo estacionario
  1. 1.2.1 Proceso estacionario: los fundamentos
  2. 1.2.2 Proceso autorregresivo AR: ir más lejos
  3. 1.2.3 Consideraciones (muy) útiles
3. 1.3 Procesos no estacionarios
  1. 1.3.1 El modelo ARIMA
  2. 1.3.2 Procesos estacionales: SARIMA
  3. 1.3.3 Modelos ARCH y GARCH
  4. 1.3.4 Convolución y filtros lineales
4. 1.4 Puesta en práctica
  1. 1.4.1 Los fundamentos de la manipulación de las series temporales en R
  2. 1.4.2 Estudio de las series temporales
  3. 1.4.3 Predicciones sobre ARIMA (AR MA SARIMA)
5. 1.5 Minibestiario ARIMA
2. Sistemas difusos
3. Enjambre (swarm)
1. 3.1 Swarm y optimización: el algoritmo PSO
  1. 3.1.1 Presentación de PSO
  2. 3.1.2 Descripción de PSO
2. 3.2 Puesta en práctica de PSO

Unidad didáctica 9 Feature Engineering

1. Feature Engineering, los fundamentos
1. 1.1 Definición del problema
2. 1.2 Sobre qué hay que estar muy atento
  1. 1.2.1 La calidad de la distribución
  2. 1.2.2 La naturaleza de las features
3. 1.3 Dominar la dimensionalidad
4. 1.4 Una solución práctica: el PCA
5. 1.5 Un ejemplo simple del uso del PCA
6. 1.6 Los valores desconocidos y las features mal condicionadas
7. 1.7 Creación de nuevas features
8. 1.8 A modo de conclusión
2. PCA clásico, elementos matemáticos
3. Reducción de los datos (data reduction)
4. Reducción de la dimensionalidad y entropía
1. 4.1 Descripción teórica del problema
2. 4.2 Implementación en R y discusión

Unidad didáctica 10 Complementos útiles

1. GAM: generalización de LM/GLM
2. Manipulación de imágenes
1. 2.1 Creación, visualización, lectura y escritura de imágenes
2. 2.2 Transformaciones de imágenes
  1. 2.2.1 Ejemplos de manipulación del color y de las intensidades
  2. 2.2.2 Ejemplos de manipulación de la geometría de la imagen
  3. 2.2.3 Aplicación de filtros sobre las imágenes
3. Cómo crear una muestra: LHS (hipercubo latino)
4. Trabajar sobre datos espaciales
1. 4.1 Variograma
  1. 4.1.1 Campo y variable regionalizada
  2. 4.1.2 Determinación del variograma
2. 4.2 Krigeage (kriging)
  1. 4.2.1 La teoría, brevemente
  2. 4.2.2 Implementación en R
5. Buenas prácticas útiles
1. 5.1 Trazar una curva ROC
2. 5.2 Una red neuronal (primeros pasos hacia el deeplearning)
3. 6. Gradiente Boosting y Generalizad Bostead Regresión
4. 6.1 Los grandes principios
5. 6.2 Los parámetros y los usos (paquete GBM)
  1. 6.2.1 Covarianza
  2. 6.2.2 Loss
  3. 6.2.3 Optimización del algoritmo
6. 6.3 Puesta en práctica

Unidad didáctica 11 Anexos

1. Acerca de la utilidad de estos anexos
2. Fórmulas
3. Estrategias según la naturaleza de los datos
1. 3.1 Recuentos
2. 3.2 Proporciones
3. 3.3 Variable de respuesta binaria
4. 3.4 Datos que inducen un modelo mixto (mixed effect)
5. 3.5 Datos espaciales
6. 3.6 Grafos
7. 3.7 Análisis de supervivencia (servibar análisis)
4. Filtros (sobre imágenes)
5. Distancias
6. Trucos y pequeños consejos
1. 6.1 Acerca de los tests
2. 6.2 Gestión de las variables
3. 6.3 Análisis y manipulación de resultados
4. 6.3.1 Residuos
5. 6.3.2 Manipulación de los modelos
7. Paquetes y temas para estudiar
1. 7.1 Creación de gráficos JavaScript con R
2. 7.2 Crear uniones como en SQL
3. 7.3 Reglas de asociación
4. 7.4 Exportar un modelo
5. 7.5 Tensores
6. 7.6 SVM para la detección de novedades (novelita detección)
8. Vocabulario y «bricks of the trade»
1. 8.1 Complementos sobre las bases del machine learning
2. 8.2 Complementos sobre los aspectos bayesianos
3. 8.3 Vocabulario (en inglés) de los modelos gaussianos
9. Algoritmos para estudiar
10. Algunas formulaciones de álgebra lineal

Titulación

👨‍🎓 Titulación expedida por Aula 10 Centro de Formación Profesional.
👨‍🎓 Titulación Acreditada por la Comisión Internacional de Educación a Distancia. Estatuto consultivo, categoría especial, del Consejo Económico y Social de NACIONES UNIDAS.
👨‍🎓 Dobles titulaciones con diploma de competencias digitales.
✔️ Centro ACREDITADO por el SEPE (INEM) para la impartición de CERTIFICADOS DE PROFESIONALIDAD OFICIALES Nº 8000000106 y Nº 0300001166.
✔️ Cursos para la Formación en Competencias Profesionales según Real Decreto 1224/2009.
✔️ Cursos basados en Sistema Nacional de Cualificaciones y Formación Profesional según Ley Orgánica 5/2002.
✔️ Cursos elaborados según Catálogo Nacional de Cualificaciones Profesionales de INCUAL Real Decreto 1128/2003.
⭐ Obtención de Insignias Digitales Virtuales Homologadas para Badgr aptas para currículum digital compatible con Redes Sociales.

Formas de pago

✔️ Pago a Plazos en cómodas cuotas sin intereses.
Puede Fraccionar el pago en cómodas mensualidades al 0% de interés.

✔️Pago Seguro con Tarjeta
Puede pagar la matrícula de su curso a través de nuestra página web con tarjeta de crédito o débito.

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✔️ Aula 10 está adherida a Confianza Online, garantía de comercio seguro. Confianza Online es un sistema de autorregulación público-privado de ámbito nacional bajo una forma jurídica de asociación sin ánimo de lucro. Los promotores privados de este sistema son la Asociación para la Autorregulación de la Comunicación Comercial y la Asociación Española de la Economía Digital, mientras que el promotor por parte del sector público es Red.es; estos tres conforman los socios preferentes de Confianza Online.

✔️ Los métodos de Pago de Aula 10 cumplen con la normativa Europea PSD2. La PSD2 es la Payment Services Directive 2. Es una directiva de ámbito europeo que busca mejorar la seguridad y aumentar la protección contra el fraude en los pagos con tarjeta realizados a través de Internet dentro del Espacio Económico Europeo. Entre sus principales novedades, exige la inclusión de un sistema de autenticación de dos factores o autenticación fuerte. Esta autenticación se conoce como SCA (Strong Customer Authentication).

Metodología

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Evaluación

Evaluación Continua:

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¿Qué son las competencias digitales?

Las competencias digitales son las capacidades de las personas para manejarse con las diferentes herramientas tecnológicas a su alcance.

Las competencias digitales suelen definirse como un conjunto de tres componentes clave

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