Analiza las diferentes herramientas software para graficado y análisis exploratorio de datos y mejora la gestión de tu equipo de trabajo”

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Global University

Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.

Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.

Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.

Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

El programa diseñado para esta Especialización busca convertirse en un agente de cambio positivo para los ingenieros informáticos que buscan la excelencia en su profesión. Con una modalidad 100% online, la información y los contenidos se encontrarán siempre disponibles para los estudiantes, ofreciéndoles la oportunidad de cursarlo en cualquier parte del mundo.  

Analiza las diferentes herramientas software para graficado y análisis exploratorio de datos con un programa ideado de manera 100% online”

Plan de estudios

La Especialización en Análisis Exploratorio de Datos de TECH Global University se convertirá en una experiencia inmersiva en la gestión de un departamento de tecnología enfocado en la mejora de las otras estructuras de la organización.

Para lograr lo anterior, se dispone de un programa que potenciará las habilidades teóricas y gerenciales de los ingenieros informáticos interesados en este campo, ayudándolos a comprender la gestión de los datos, enfocándose en todo momento en su tipología y ciclo de vida y aproximación practica a través de los recursos disponibles

A lo largo de 450 horas de capacitación, el estudiante desarrollará una actitud crítica frente a las estrategias aplicadas, siendo responsable de discernir en cada caso la solución más apropiada y explicando de forma razonada los resultados obtenidos en las distintas métricas. Por tanto, se trata de una auténtica inmersión de situaciones reales de negocio en el aula académica.

Avanzando en el temario, se hará especial hincapié en determinar las características principales de un Dataset, su estructura, componentes y las implicaciones de su distribución en el modelado.

Para ello, se evaluarán los resultados de forma analítica, comprendiendo el impacto de la estrategia escogida en las distintas métricas. De esta forma, se convierte en un temario que cubre las necesidades de los estudiantes y los preparara para afrontar cualquier reto profesional a nivel informático y gerencial.

Esta Especialización se desarrolla a lo largo de 6 meses y se divide en 3 módulos:

Módulo 1. Gestión, manipulación de datos e información para Ciencia de Datos
Módulo 2. Representación gráfica para Análisis de Datos
Módulo 3. Herramientas de Ciencia de Datos

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar esta Especialización en Análisis Exploratorio de Datos de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial 

1.1. Estadística. Variables, índices y ratios

1.1.1. La estadística  
1.1.2. Dimensiones estadísticas  
1.1.3. Variables, índices y ratios

1.2. Tipología del dato 

1.2.1. Cualitativos  
1.2.2. Cuantitativos  
1.2.3. Caracterización y categorías

1.3. Conocimiento de los datos a partir de medidas 

1.3.1. Medidas de centralización  
1.3.2. Medidas de dispersión  
1.3.3. Correlación 

1.4. Conocimiento de los datos a partir de gráficos 

1.4.1. Visualización según el tipo de dato  
1.4.2. Interpretación de información gráfica  
1.4.3. Customización de gráficos con R

1.5. Probabilidad 

1.5.1. Probabilidad  
1.5.2. Función de probabilidad  
1.5.3. Distribuciones 

1.6. Recolección de datos 

1.6.1. Metodología de recolección  
1.6.2. Herramientas de recolección  
1.6.3. Canales de recolección 

1.7. Limpieza del dato 

1.7.1. Fases de la limpieza de datos  
1.7.2. Calidad del dato  
1.7.3. Manipulación de datos (con R) 

1.8. Análisis de Datos, interpretación y valoración de resultados

1.8.1. Medidas estadísticas  
1.8.2. Índices de relación  
1.8.3. Minería de datos 

1.9. Almacén del dato (Data Warehouse) 

1.9.1. Elementos   
1.9.2. Diseño 

1.10. Disponibilidad del dato

1.10.1. Acceso  
1.10.2. Utilidad  
1.10.3. Seguridad

Módulo 2. Representación gráfica para Análisis de Datos

2.1. Análisis Exploratorio 

2.1.1. Representación para análisis de información 
2.1.2. El valor de la representación gráfica 
2.1.3. Nuevos paradigmas de la representación gráfica

2.2. Optimización para Ciencia de Datos

2.2.1. La gama cromática y el diseño 
2.2.2. La Gestalt en la representación gráfica 
2.2.3. Errores a evitar y consejos

2.3. Fuentes de datos básicos

2.3.1. Para representación de calidad 
2.3.2. Para representación de cantidad 
2.3.3. Para representación de tiempo

2.4. Fuentes de datos complejos

2.4.1. Archivos, listados y BBDD 
2.4.2. Datos abiertos 
2.4.3. Datos de generación continua

2.5. Tipos de gráficas 

2.5.1. Representaciones básicas 
2.5.2. Representación de bloques 
2.5.3. Representación para análisis de dispersión     
2.5.4. Representaciones circulares 
2.5.5. Representaciones burbujas 
2.5.6. Representaciones geográficas

2.6. Tipos de visualización 

2.6.1. Comparativas y relacional 
2.6.2. Distribución 
2.6.3. Jerárquica

2.7. Diseño de informes con representación gráfica

2.7.1. Aplicación de gráficas en informes de marketing 
2.7.2. Aplicación de gráficas en cuadros de mando y KPI´s 
2.7.3. Aplicación de gráficas en planes estratégicos 
2.7.4. Otros usos: ciencia, salud, negocio

2.8. Narración gráfica

2.8.1. La narración gráfica 
2.8.2. Evolución 
2.8.3. Utilidad

2.9. Herramientas orientadas a visualización 

2.9.1. Herramientas avanzadas 
2.9.2. Software en línea 
2.9.3. Open Source

2.10. Nuevas tecnologías en la visualización de datos 

2.10.1. Sistemas para virtualización de la realidad 
2.10.2. Sistemas para aumento y mejora de la realidad 
2.10.3. Sistemas inteligentes 

Módulo 3. Herramientas de Ciencia de Datos

3.1. Ciencia de datos

3.1.1. La Ciencia de Datos 
3.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos 

3.2. Datos, información y conocimiento

3.2.1. Datos, información y conocimiento 
3.2.2. Tipos de datos 
3.2.3. Fuentes de datos

3.3. De los datos a la información

3.3.1. Análisis de datos 
3.3.2. Tipos de análisis 
3.3.3. Extracción de Información de un Dataset

3.4. Extracción de información mediante visualización

3.4.1. La visualización como herramienta de análisis 
3.4.2. Métodos de visualización 
3.4.3. Visualización de un conjunto de datos

3.5. Calidad de los datos

3.5.1. Datos de calidad 
3.5.2. Limpieza de datos 
3.5.3. Preprocesamiento básico de datos

3.6. Dataset

3.6.1. Enriquecimiento del Dataset 
3.6.2. La maldición de la dimensionalidad 
3.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos

3.7. Desbalanceo

3.7.1. Desbalanceo de clases 
3.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo 
3.7.3. Balanceo de un Dataset

3.8. Modelos no supervisados

3.8.1. Modelo no supervisado 
3.8.2. Métodos 
3.8.3. Clasificación con modelos no supervisados

3.9. Modelos supervisados

3.9.1. Modelo supervisado 
3.9.2. Métodos 
3.9.3. Clasificación con modelos supervisados

3.10. Herramientas y buenas prácticas

3.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos 
3.10.2. El mejor modelo  
3.10.3. Herramientas útiles

Aprenderás por medio de casos prácticos cómo funciona la dinámica de un líder de equipo, convirtiendo este programa en tu oportunidad de mejora profesional”