¿Te gustaría dominar las Base de Datos estadísticas a la perfección? Pues no busques más y matricúlate en esta Experto universitario, el cual te proporcionará todo lo que necesitas para conseguirlo”

Las Base de Datos como tal cuentan con más de medio siglo de historia, aunque la clasificación de la información se remonta al propio origen de la escritura, cuando los escribanos ordenaban los textos en función al tema, al autor o a la procedencia de la fuente. Sin embargo, en las últimas dos décadas, el desarrollo tecnológico ligado a la evolución del campo digital, ha permitido la creación de archivos online en los que es posible encontrar documentos fidedignos sobre cualquier ámbito y desde cualquier lugar del mundo en cuestión de segundos. Oracle, MySQL, PubMed, Redis, Cassandra, etc. Hoy en día es posible encontrar miles de propuestas que permiten a los profesionales de la Estadística llevar a cabo sus labores de recolección, análisis y gestión de datos de una forma más exhaustiva, rápida y con una calidad altísima.  

En base a ello y a la demanda actual que existe en el mercado laboral de especialistas en este sector, TECH ha desarrollado ##el/la##l Experto universitario en Base de Datos, un completo programa compuesto por 450 horas de material teórico, práctico y adicional que servirán al egresado para adquirir un conocimiento exhaustivo sobre este ámbito. La titulación, dividida en tres módulos y presentada en un cómodo y flexible formato 100% online, se centra, principalmente, en las novedades de la estadística económica y en el diseño y gestión de bancos masivos de información. Además, hace especial hincapié en el estudio y la depuración de datos a través de su impacto potencial y de los métodos gráficos y numéricos apropiados para examinar sus características y las relaciones de interés. 

Contará con 6 meses para superar la totalidad de los requisitos del programa, tiempo en el cual podrá acceder al Campus Virtual desde cualquier dispositivo con conexión a internet. Además, trabajará intensamente en el perfeccionamiento de sus competencias a través de casos de uso extraídos del contexto actual, con los cuales podrá llevar a cabo pruebas de homocedasticidad para la evaluación de las hipótesis o la detección de los valores perdidos. 

El programa perfecto para ponerte al día sobre las novedades de la Estadística Económica en tan solo 6 meses y de manera 100% online”

Esta Experto universitario en Base de Datos contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Estadística Aplicada
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información técnica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Trabajarás en el diseño y la gestión de Base de Datos de última generación, para que puedas invertir en tus propios proyectos de manera segura y con éxito garantizado”

Incluye en su cuadro docente a un equipo de profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

La versatilidad de este programa te permitirá conectarte siempre que lo necesites, desde cualquier lugar y dispositivo con conexión a internet"

Un programa con el que manejarás a la perfección los índices compuestos ponderados, desde Laspeyres hasta Fisher"

 

En el Campus Virtual, además del temario y el material adicional variado, encontrarás casos de uso basados en situaciones reales, con los que podrás perfeccionar tus competencias profesionales a tu ritmo” 

Módulo 1. Estadística económica

1.1.  Introducción

1.1.1. Definición de índices de variación
1.1.2. Utilidad de los índices de variación

1.2. Clasificación de los índices

1.2.1. Índices simples
1.2.2. Índices compuestos

1.3. Índices simples

1.3.1. Tasas de variación

1.4. Índices compuestos sin ponderar

1.4.1. Definición
1.4.2. Propiedades

1.5. Índices compuestos ponderados

1.5.1. Índices de Laspeyres
1.5.2. Índices de Paasche
1.5.3. Índices de Edgeworth
1.5.4. Índices de Fisher

1.6. Índices de valor

1.6.1. Definición
1.6.2. Propiedades

1.7. Propiedades de los índices

1.7.1. Propiedades principales
1.7.2. Aplicaciones

1.8. Operaciones con índices

1.8.1. Renovación
1.8.2. Enlace
1.8.3. Cambio de base

1.9. Índices encadenados

1.9.1. El índice de volumen de Laspeyres encadenado

1.10. Valoración de series

1.10.1. Deflación de series económicas

Módulo 2. Bases de Datos: diseño y gestión

2.1. introducción a las Bases de Datos

2.1.1. ¿Qué es una Base Datos?
2.1.2. Historia de los sistemas de Bases de Datos

2.2. Sistema de información y Bases de Datos

2.2.1. Conceptos
2.2.2. Características
2.2.3. Evolución de las Bases de Datos

2.3. Definición y características de un sistema gestor de Bases de Datos

2.3.1. Definición
2.3.2. Características

2.4. Arquitectura de los sistemas gestores de Bases de Datos

2.4.1. Arquitecturas centralizadas y cliente-servidor
2.4.2. Arquitecturas de sistemas servidores
2.4.3. Sistemas paralelos
2.4.4. Sistemas distribuidos
3.4.5. Tipos de redes

2.5. Principales sistemas gestores de Bases de Datos

2.5.1. Tipos de SGBD

2.6. Desarrollo de aplicaciones de Bases de Datos

2.6.1. Interfaces web para bases de datos
2.6.2. Ajuste del rendimiento
2.6.3. Pruebas de rendimiento
2.6.4. Normalización
2.6.5. Comercio electrónico
2.6.6. Sistema heredados

2.7. Etapas de diseño de Bases de Datos

2.7.1. Diseño conceptual
2.7.2. Diseño lógico
2.7.3. Diseño de aplicaciones

2.8. Implementación de la Base de Datos

2.8.1. Lenguaje de consulta estructurado (SQL)
2.8.2. Procesamiento de datos
2.8.3. Consulta de datos
2.8.4. Gestión de la Base de Datos con SQL
2.8.5. Trabajando con Bases de Datos SQLite

2.9. Nociones de HTML y expresiones regulares

2.9.1. Estructura y código de una página web
2.9.2. Etiquetas y atributos HTML y CSS
2.9.3. Búsqueda de textos con expresiones regulares
2.9.4. Caracteres especiales, conjuntos, grupos y repeticiones

2.10. Recopilación y almacenamiento de datos de páginas web

2.10.1. Introducción a las herramientas de web Scraping
2.10.2. Programación de herramientas de web Scraping en Python
2.10.3. Búsqueda y obtención de información con expresiones regulares
2.10.4. Búsqueda y obtención de información con Beautiful Soup
2.10.5. Almacenamiento en bases de datos
2.10.6. Exportación de resultados en ficheros de valores separados por comas

Módulo 3. Estudio y depuración de datos

3.1. Archivos de datos: codificación y transformación

3.1.1. Codificación de datos
3.1.2. Transformación de datos

3.2. Control de integridad de los datos: estudio univariable

3.2.1. Modelo
3.2.2. Propiedades

3.3. Control de integridad de los datos: estudio bivariable

3.3.1. Modelo
3.3.2. Propiedades

3.4. Control de integridad de los datos: estudio multivariable

3.4.1. Modelo
3.4.2. Propiedades

3.5. Detección de valores perdido

3.5.1. Problemas de datos perdidos

3.6. Tratamiento de valores perdidos

3.6.1. Análisis de valores perdidos

3.7. Imputación de valores perdidos

3.7.1. Imputación de valores perdidos en variables unidimensionales
3.7.2. Métodos de imputación múltiple

3.8. Pruebas de normalidad para la evaluación de las hipótesis de partida para el análisis de datos

3.8.1. Tipos de pruebas
3.8.2. Ejemplos

3.9. Pruebas de homocedasticidad para la evaluación de las hipótesis de partida para el análisis de datos

3.9.1. Tipos de pruebas
3.9.2. Ejemplos

3.10. Pruebas de independencia para la evaluación de las hipótesis de partida para el análisis de datos

3.10.1. Tipos de pruebas
3.10.2. Ejemplos

No lo pienses más y apuesta por una titulación con la que, sin duda, te convertirás en un experto en Base de Datos de manera garantizada y en tan solo 450 horas de capacitación”