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El análisis de datos es fundamental en la toma de decisiones en la ingeniería. Dichos profesionales utilizan los datos para diseñar y desarrollar productos y sistemas, identificar problemas o evaluar el rendimiento de los sistemas existentes. Si los datos no se analizan correctamente, se pueden tomar decisiones incorrectas o se pueden perder buenas oportunidades.

Por esa razón,TECH ha diseñado un Diplomado en Análisis y Tratamiento de los Datos con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como las Etapas de Diseño de Bases de Datos, la Imputación de Valores Perdidos, las Pruebas de Homocedasticidad, los Archivos de Datos o las Nociones de HTML y Expresiones Regulares. 

Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al estudiante organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores e intereses del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma rápida y eficaz. 

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Este Diplomado en Análisis y Tratamiento de los 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 Análisis y Tratamiento de los Datos
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información 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 controvertidos y trabajos de reflexión individual
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El programa incluye en su cuadro docente a 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.   

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La estructura y todos los recursos didácticos de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en esta área de la Ingeniería. Dichos especialistas han volcado su dilatada trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y completamente actualizados. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH.

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Módulo 1. Bases de Datos: diseño y gestión

1.1. Introducción a las Bases de Datos

1.1.1. ¿Qué es una Base datos? 
1.1.2. Historia de los sistemas de Bases de Datos

1.2. Sistema de información y Bases de Datos

1.2.1. Conceptos 
1.2.2. Características 
1.2.3. Evolución de las bases de datos

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

1.3.1. Definición 
1.3.2. Características

1.4. Arquitectura de los sistemas gestores de Bases de Datos

1.4.1. Arquitecturas centralizadas y cliente-servidor 
1.4.2. Arquitecturas de sistemas servidores 
1.4.3. Sistemas paralelos 
1.4.4. Sistemas distribuidos 
1.4.5. Tipos de redes

1.5. Principales sistemas gestores de Bases de Datos

1.5.1. Tipos de SGBD

1.6. Desarrollo de aplicaciones de Bases de Datos 

1.6.1. Interfaces web para bases de datos 
1.6.2. Ajuste del rendimiento 
1.6.3. Pruebas de rendimiento 
1.6.4. Normalización 
1.6.5. Comercio electrónico 
1.6.6. Sistema Heredados

1.7. Etapas de diseño de Bases de Datos

1.7.1. Diseño conceptual 
1.7.2. Diseño lógico 
1.7.3. Diseño de aplicaciones

1.8. Implementación de la Base de Datos

1.8.1. Lenguaje de consulta estructurado (SQL) 
1.8.2. Procesamiento de datos 
1.8.3. Consulta de datos 
1.8.4. Gestión de la Base de Datos con SQL 
1.8.5. Trabajando con Bases de Datos SQLite

1.9. Nociones de HTML y expresiones regulares

1.9.1. Estructura y código de una página web 
1.9.2. Etiquetas y atributos HTML y CSS 
1.9.3. Búsqueda de textos con expresiones regulares 
1.9.4. Caracteres especiales, conjuntos, grupos y repeticiones

1.10. Recopilación y almacenamiento de datos de páginas web

1.10.1. Introducción a las herramientas de Web Scraping 
1.10.2. Programación de herramientas de Web Scraping en Python 
1.10.3. Búsqueda y obtención de información con expresiones regulares 
1.10.4. Búsqueda y obtención de información con Beautiful Soup 
1.10.5. Almacenamiento en bases de datos 
1.10.6. Exportación de resultados en ficheros de valores separados por comas

Módulo 2. Estudio y depuración de datos

2.1. Archivos de datos: codificación y transformación

2.1.1. Codificación de datos 
2.1.2. Transformación de datos

2.2. Control de integridad de los datos: estudio univariable

2.2.1. Modelo  
2.2.2. Propiedades

2.3. Control de integridad de los datos: estudio bivariable

2.3.1. Modelo  
2.3.2. Propiedades

2.4. Control de integridad de los datos: estudio multivariable

2.4.1. Modelo  
2.4.2. Propiedades

2.5. Detección de valores perdido

2.5.1. Problemas de datos perdidos

2.6. Tratamiento de valores perdidos

2.6.1. Análisis de valores perdidos

2.7. Imputación de valores perdidos

2.7.1. Imputación de valores perdidos en variables unidimensionales 
2.7.2. Métodos de imputación múltiple

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

2.8.1. Tipos de pruebas 
2.8.2. Ejemplos

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

2.9.1. Tipos de pruebas 
2.9.2. Ejemplos

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

2.10.1. Tipos de pruebas 
2.10.2. Ejemplos

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