Experto Universitario Online en Ciencia de Datos

Domina la ciencia de datos y potencia tu carrera con un enfoque práctico e innovador

Nid: 27932
Plan de estudios

1. Experto Universitario en Ciencia de Datos (15 ECTS)

Te prepararás para dominar el análisis de datos y su aplicación en la toma de decisiones empresariales estratégicas a través de los siguientes módulos:

Asignatura 1: Fundamentos de la ciencia de los datos. 5 ECTS

La asignatura proporciona una introducción equilibrada entre la teoría y la práctica en ciencia de datos. Se estudian los fundamentos de estadística para la ciencia de datos y la utilización del lenguaje R, finalizando con la aplicación de los conocimientos adquiridos mediante un caso práctico. Este enfoque permite adquirir los fundamentos básicos estadísticos y de las herramientas para su utilización en estudios en el ámbito de la ciencia de datos.

Temario de la asignatura

1. Introducción a la ciencia de datos

  • Conceptos básicos y el papel de los datos en la sociedad actual
  • Ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos
  • Tipos de datos: estructurados, no estructurados y semiestructrurados
  • Ética y privacidad en la gestión de los datos

2. Fundamentos de estadística para la ciencia de datos

  • Conceptos básicos; población, muestra y parámetros estadísticos
  • Variables y escalas de medición
  • Muestreo, métodos y sesgo
  • Estadística descriptiva
  • Probabilidad y distribuciones
  • Inferencia estadística
  • Correlación y regresión

3. Introducción al lenguaje R

  • Entorno de trabajo y conceptos básicos
  • Manipulación de datos; importación, exportación, limpieza y transformación
  • Visualización y creación de gráficos
  • Estadística descriptiva en R

4. Caso práctico

  • Planteamiento de un problema y objetivos
  • Obtención y preparación de los datos
  • Análisis de los datos mediante R
  • Visualización de resultados y generación de informes
  • Interpretación de los resultados, limitaciones y mejoras

Asignatura 2: Datos y negocio. 5 ECTS

En el actual entorno de riqueza de datos, es imprescindible entender cómo estos generan el conocimiento que permiten desarrollar un negocio. La gestión moderna de empresas tiene en cuenta las posibilidades que un correcto proceso de explotación y gestión de datos ofrece para la toma de decisiones.

Mejores respuestas a preguntas habituales o nuevas preguntas a retos empresariales son posibles hoy gracias a la ciencia de los datos aplicada a la gestión.

La analítica y la ciencia de datos están cambiando los paradigmas fundamentales del mundo de los negocios, creando un tipo de negocio completamente nuevo.

Esta asignatura capacita a profesionales a través de estudios de casos para cerrar la brecha entre el mundo de la ciencia de datos y el de los líderes y directores de empresas. Se ha diseñado para profesionales con o sin experiencia directa en el ámbito de la gestión de empresas.

Temario de la asignatura

1. Introducción a la ciencia de datos

  • Introducción a la ciencia de los datos de la empresa
  • Good data, bad data y fake news
  • El big data aplicado a la gestión de la ciudad

2. Análisis de datos

  • Métodos para analizar datos
  • Métodos para solución de problemas de previsiones
  • Casos previsión de demanda

3. Caso de negocio

  • Descripción de un problema de negocio
  • Solución y resultados de un problema de negocio

Asignatura 3: Business intelligence. 5 ECTS

En el contexto empresarial actualmente y a partir de los datos que se disponen, es imprescindible entender cómo estos generan el conocimiento que permiten desarrollar un negocio. La gestión moderna de empresas tiene en cuenta las posibilidades que un correcto proceso de explotación y gestión de datos ofrece para la toma de decisiones.

Mejores respuestas a preguntas habituales o nuevas preguntas a retos empresariales son posibles hoy gracias a la ciencia de los datos aplicada a la gestión.

Temario de la asignatura

1. El propósito y la utilidad del Business Intelligence

  • Data driven
  • El proyecto
  • Los indicadores

2. Los datos

  • De los silos a la productividad. El almacén de datos
  • Datos estructurados, datos organizados: modelo multidimensional
  • El gobierno del dato y sus plataformas de soporte

3. El análisis

  • Plataformas analíticas
  • Analítica aumentada