Información práctica
Introducción
En este curso de ciencia de datos se aprende a extraer valor de los datos mediante la ingesta, transformación, almacenamiento, análisis y visualización de los datos. Se aplican técnicas de exploración, manipulación y transformación, tanto de datos estructurados como no estructuradas, para conocer los datos y para extraer información de utilidad para la toma de decisiones.
La ciencia de datos es una profesión muy poco estándar, en el sentido que no se basa a aplicar recetas preestablecidas. Cada conjunto de datos requiere un tratamiento especial, y la creatividad y curiosidad son necesarias. Este punto es importante, puesto que este curso ofrece un conjunto de algoritmos y herramientas muy amplio, pero no una guía concreta de cuando utilizarlas, puesto que esto depende totalmente del proyecto en el cual trabajamos.
Al final de curso los y las participantes desarrollarán un proyecto que complementará la formación con conceptos y trucos de la práctica profesional y que los servirá de demostrador de su capacitación como científicos de datos.
Se busca la comprensión de la parte conceptual de la ciencia de datos y de los algoritmos a nivel general y el desarrollo de habilidades programáticas suficientes para desarrollar soluciones de código a problemas concretos. Para una comprensión correcta de los contenidos, se aplica el código en datasets reales a través de ejercicios en cada uno de los módulos.
Objetivos del curso
Objetivo general
– Aprender técnicas y funciones de ciencia de datos aplicados al aula
– Lograr una competencia efectiva con código Python, orientado a la analítica de datos.
Objetivos específicos:
– Conocer conceptos básicos de estadística y de ciencia de datos.
– Crear repositorios de datos mediante la ingesta, transformación, almacenamiento y análisis de datos.
– Adquirir habilidades profesionalizadoras de programación con el lenguaje Python.
– Elaborar análisis estadísticos y representaciones gráficas con Python.
– Conocer y aplicar técnicas de Machine Learning, y texto mining.
Dirigido a
Profesorado en activo en Centros de Formación Profesional de Cataluña. Públicos o concertados.
Programa del curso
1. Instalación y configuración del entorno de trabajo
2. Básicos de Python
3. Programación numérica, dataframes y análisis estadístico
4. Visualización gráfica de datos
5. Algoritmos de aprendizaje supervisado y algoritmos de aprendizaje no supervisado
7. Análisis de sentimiento y textos
Información adicional
Esta formación acredita por el logro de la Competencia Digital Docente.
Totalmente subvencionado.
Los y las participantes desarrollarán un proyecto que complementará la formación con conceptos y trucos de la práctica profesional y que tendrá aplicabilidad en los centros educativos donde imparte las clases.
