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El análisis de datos masivos se está convirtiendo en una disciplina transversal. Es útil para examinar e interpretar grandes cantidades de información, tanto estructurada como no estructurada, lo que facilita la extracción de conclusiones y la mejora en la toma de decisiones. Quien domina la información, controla las acciones presentes que pueden influir en su porvenir. Por eso, los expertos en análisis de datos son altamente valorados. Si buscas una carrera con excelentes oportunidades laborales y bien remunerada, este es el momento.
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- Python para Ciencia de Datos: aprenderás los fundamentos del lenguaje, las estructuras de programación y la utilización de bibliotecas.
- GNU/Linux: te familiarizarás con la gestión de sistemas Linux para implementar proyectos.
- Análisis de Datos: podrás acceder a datos, explorarlos, prepararlos y visualizarlos para obtener conclusiones.
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Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data
- Principales componentes de un sistema informático. Sistemas Operativos, para que sirven, que tipos hay y cómo funcionan
- Introducción a GNU/Linux
- GNU/Linux Avanzado
- Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)
- Introducción teórica a las tecnologías Big Data: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud
Fundamentos de Programación en Python
- Introducción a los lenguajes de programación
- Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos
- Python: Funciones y Scope
- Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones
- Python: Módulos y Uso de librerías de Python
Análisis de Datos con Python
- Python: Librerías básicas de Data Science: Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn
- Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos
- Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales
Introducción al Machine Learning
- Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.
- Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.
Introducción a la IA Generativa
- ¿Como aprovechar los recientes avances en IA generativa? Panorama actual de tecnologías más relevantes por campo:
1. Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA
2. Imagen: Dalle, Midjourney, Stable Diffusion
- ¿Qué es el Prompt Engineering? ¿Es quizás una de las profesiones del futuro¿
- Usando la API de Open AI para crear nuestros primeros chatbots basados en ChatGPT.
Bases de Datos Big Data
- Introducción a las Bases de datos SQL
- Programación en Python con SQLite
- Bases de datos NoSQL: Clave-Valor, Columnares, Documentales y de Grafos
- Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB (PyMongo)
Procesamiento Distribuido
- Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido: Ingestión, Almacenamiento, Gestión de Recursos, Cálculo Distribuido
- Hadoop
- Introducción a Spark: pySpark y DataFrame API
- Machine Learning con Spark ML
- PySpark Pandas
TFM (Opcional)
- El alumno presentará una propuesta de proyecto de en el que se utilicen tecnologías Big Data y lenguaje de Python para resolver un caso de negocio al docente.
- Una vez aprobada la propuesta el alumno lo realizará
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