La tecnología basada en hechos y no en predicciones. El machine learning y el big data potencializa nuestras decisiones.

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La totalidad del curso se desarrollará sobre la plataforma R/Rstudio.

  1. Primeros pasos: Revisar la instalación del programa, explicación general de la plataforma, como cargar datos. Ejemplos de las posibilidades de este lenguaje de programación.
  2. Exploratory Data Analysis (EDA). Una serie de procedimientos que se suelen hacer cuando nos encontramos datos nuevos. Carga de los mismos, limpieza, análisis de outliers, tratamientos de datos desconocidos, etc.
  3. Visualización. Una de las grandes virtudes de R es su gran capacidad para generar gráficos de todo tipo, abordaremos tanto las técnicas básica, como algunas avanzadas.
  4. Proyecto de datos/Machine learning básico. Sin entrar en modelos muy complejos que se salen del ámbito de este curso, explicaremos por qué hay que dividir y como en train/test los datos, overfitting, evaluación y otras técnicas.
  5. Reporting. Cómo ir más allá del Excel. Open Data y donde seguir. Rmarkdown, fuentes de datos, reproductibilidad y recursos para seguir avanzando.
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El objetivo de este curso es sentar las bases de conocimiento para perfiles técnicos de algunas materias relacionadas con el Big Data y el Machine Learnng.

El alumno conocerá qué es lo que se está haciendo en estos campos para substituir herramientas como el excel, así como nuevas técnicas de reporting orientadas a facilitar la auditoría de datos, que en hojas de cálculo o bases de datos son procesos que requieren mucho tiempo al no tener un comienzo ni un final, ni  trazabilidad de los pasos que se han seguido.

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Este curso está orientado a perfiles con conocimientos de informática (especialmente excel), que quieren dar un primer paso hacia el análisis de datos con herramientas y técnicas de Big Data / Machine Learning.

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  • Primero pasos
  • Exploratory Data Analysis
  • Visualización
  • Proyecto de datos
  • Reporting. Open Data y donde seguir

Programa totalmente presencial.
Se Impartirá en viernes tarde y sábados mañana.
8 sesiones de 4 horas de duración. (4 fines de semana)
Grupos reducidos.

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PONENTES

CARLOS ORTEGA
CARLOS ORTEGATutor del curso
GEO Consultant Principal Sr. Data Scientist – EMEA (Data Science Practice) at Teradata
SANTIAGO MOTA HERCE
SANTIAGO MOTA HERCESenior Data Scientist | Kaggle Master
Senior Data Scientist at Freelance.
Corporate Advisor | Artificial Intelligence | Mentor | Big Data Professor at EOI, UCM and UNED | Kaggle Master

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    Para más información en el siguiente enlace: (https://e-cap.es/politica-de-privacidad/)