Presentación

La ciencia de datos se ha convertido en uno de los campos de mayor desarrollo por parte de las empresas. Dentro del uso de los datos, la visualización de información compleja para extraer conclusiones y mejorar la toma de decisiones de negocio ofrece muchas oportunidades profesionales. En ese campo, los lenguajes de programación Python y R han tomado la delantera.

Conoce como desarrollar aplicaciones y soluciones para trabajar con el Big Data con Python y R. Estos dos lenguajes y tecnologías se utilizan hoy en día para trabajar y gestionar grandes cantidades de información, desarrollando soluciones a medida de las necesidades de las empresas buscando exactamente lo que busca el cliente y permitiendo la competitividad de las empresas.

R es un lenguaje de programación y entorno que está enfocado al análisis de estadísticas. También es conocido en sus inicios como una reimplementación de un software libre, es hoy en día uno de los lenguajes de programación más utilizados en Big Data y Business Intelligence.

Python es también un lenguaje de programación que es utilizado en Data Science para analizar textos mediante el procesamiento de lenguajes naturales. A su vez, se usa para extraer información valiosa de diferentes bases de datos y programar algoritmos de aprendizaje en Machine Learning.

Uno de los grandes problemas a la hora de llevar a cabo proyectos en R y Python en las empresas es disponer de los profesionales adecuados. Todavía existen pocas personas con la formación necesaria en esta área de especialización. Sin embargo, la demanda es cada vez mayor.

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Objetivos

“Los equipos y departamentos de tecnologías de la información no tienen la capacidad para implementar complejos proyectos basados en R y Python.”

Programa Experto en Python y R para Big Data y Data Science

El objetivo es que el alumno sea capaz de trabajar y dominar los dos lenguajes (Python y R) que más se utilizan hoy en día para desarrollar aplicaciones y soluciones en el ecosistema Big Data, desde la programación, a las metodologías, herramientas y aplicaciones prácticas.

Aprender a programar con el lenguaje de código abierto Python y R. Utilizarás el lenguaje de programación Python con el fin de Identificar y manipular el lenguaje Python como herramienta para el análisis de datos, Identificar y utilizar las librerías más relevantes de Python para el desarrollo de aplicaciones de Big Data y Desarrollar aplicaciones de Big Data utilizando Python y sus librerías más relevantes para este tipo de aplicaciones. Utilizarás el lenguaje de programación R con el fin de manipular datos, generar análisis estadísticos y representación gráfica, a través del procesamiento de datos cuantitativos.

Los equipos y departamentos de tecnologías de la información no tienen la capacidad para implementar complejos proyectos basados en R y Python en la mayoría de los casos y, por otro lado, tampoco abundan las empresas de servicios con la experiencia y los perfiles necesarios para abordar estos proyectos.

Salidas profesionales

“Debido al auge de ambos lenguajes de programación, Python y R son dos herramientas fundamentales.”

Programa Experto en Python y R para Big Data y Data Science

Cualquier empresa que utilice los datos como base para la toma de sus decisiones estratégicas debería disponer de este tipo de perfiles, por lo que prácticamente la totalidad de las empresas son candidatas perfectas para acogerlos en sus plantillas. No hablamos sólo de empresas grandes, las pymes también, incluso las nuevas empresas que están surgiendo conocidas como startups. Todas ellas necesitan este tipo de perfiles.

Debido al auge de ambos lenguajes de programación, Python y R son dos herramientas fundamentales. Son muy importantes en el ámbito de la interesante profesión de Data Sciencist. Ambos proporcionan al alumno un perfil técnico, junto con formación en estadística, modelos predictivos y bases de datos. Todo junto, consiguen que la empleabilidad del programa sea alta.

Este Programa Experto en Python y R para Big Data y Data Science no está orientado a un único perfil, sino que dependiendo de tus inquietudes y gustos puedes inclinarte por cualquiera de las áreas de Big Data y Data Science:

  • Desarrollador o Ingeniero Big Data.
  • Desarrollo de aplicaciones orientadas al Big Data.
  • Arquitecto en Big Data.
  • Profesionales en Machine Learning, NLP, Deep Learning.

Cualquier puesto en las áreas de Desarrollo de Negocio, Estadística, o Gestión.

Características
Estimación de horas para su realización
280 horas
Créditos ECTS

11 créditos

Modalidad de Formación

Formación e-learning personalizada (Live Learning) con clases en Streaming.

Estimación de tiempo de estudio en meses

Tiempo ilimitado. Formación personalizada orientada a objetivos.

Bolsa de Trabajo

Bolsa de trabajo propia de INTECSSA a disposición de los alumnos.

Prácticas Profesionales

Prácticas profesionales garantizadas dentro del programa de estudios.

Convenio de prácticas en formación

Los alumnos pueden realizar prácticas de formación en las empresas mientras estén estudiando.

Bonificación Empresa - Fundae

Las empresas se pueden bonificar esta formación a través de la Fundae (antigua fundación tripartita)

Ayudas al estudio

Infórmese de las ayudas y becas garantizadas que tiene esta formación

Facilidades de Pago

Diferentes modalidades de pago adaptadas al alumno

Temario

Lenguaje R

R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico.

  • Unidad 1. La visualización de los datos
  • Unidad 2. Los fundamentos de uso de R
  • Unidad 3. Transformación de Datos
  • Unidad 4. Análisis exploratorio de datos
  • Unidad 5. Importación, limpieza y transformación de la Data (Data Wranling)
  • Unidad 6. Limpiar y estructurar datos
  • Unidad 7. Manejo de strings, factores y fechas
  • Unidad 8. Técnicas de programación con RStudio
  • Unidad 9. Modelización con RStudio
  • Unidad 10. Casos reales de estudio
  • Unidad 11. Proyectos

Python Programmer

Python es un lenguaje de programación interpretado de tipado dinámico cuya filosofía hace hincapié en una sintaxis que favorezca un código legible.

  • Unidad 1. Introducción a Python
  • Unidad 2. Tipos de datos, operadores y expresiones
  • Unidad 3. Manejo de datos
  • Unidad 4. Funciones
  • Unidad 5. Excepciones
  • Unidad 6. Programación Orientada a Objetos y herencia
  • Unidad 7. Métodos y paquetes
  • Unidad 8. Ficheros
  • Unidad 9. Interfaces gráficas
  • Unidad 10. SQLite
  • Unidad 10. Funcionalidades extra, documentación y prueba

Lenguaje Python para Big Data y Data Science

Python tiene un poderoso conjunto de paquetes para una amplia gama de necesidades de análisis y ciencia de datos.

  • Unidad 1. Introducción al Python para el Big Data
  • Unidad 2. Gestión de datos
  • Unidad 3. Visualización y procesado de datos
  • Unidad 4. Clustering
  • Unidad 5. Modelización
  • Unidad 6. Modelización avanzada
  • Unidad 7. Funciones clave
  • Unidad 8. Regresión y regularización
  • Unidad 9. PipeLines y Naive Bayes
  • Unidad 10. KNN SVM y árboles
  • Unidad 11. K- medias
  • Unidad 12. Análisis
  • Unidad 13. Casos prácticos
  • Unidad 14. Perceptrón y propagation
  • Unidad 15. Keras CNNs
  • Unidad 16. Proyectos
Juntos Construyendo tu Futuro

¿Estás preparado para dar el siguiente paso?

Arranca tu formación y consigue tus metas a tu propio ritmo.

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