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Curso de Big Data Completo

Este curso completo de Big Data aúna los conocimientos y herramientas que cualquier profesional del estudio de datos debe conocer. Aprende los procedimientos, sistemas y herramientas que te convertirán en un Data Science profesional

Curso de Big Data Completo
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Descripción del curso

El estudio de datos se ha convertido en una de las principales ventajas de las empresas. Actualmente si no mides, no existes. 

Este curso pretende enseñarte las principales tendencias en el mundo del big data de una forma sencilla y práctica. 

Empezaremos con una introducción al entorno Big Data para situarnos y conocer que está pasando actualmente. Pero no solo nos quedaremos en la parte teórica. 

Una vez sentadas las bases teóricas veremos casos prácticos de extracción de datos y lo que es más importante: su análisis. Cada empresa y producto es diferente y necesita un análisis distinto pero estudiaremos los puntos en común que deben tener todos los análisis para que te conviertas en un analista experto. 

Además, veremos varias herramientas como Excel enfocado al análisis de datos y SAS Enterprise Miner entre otras.

Contenido del curso

Introducción a la analítica web. Definición y propiedades

28:40
  • Introducción a la analítica web. Definición y propiedades28:40

El ecosistema de la analítica web

36:58
  • El ecosistema de la analítica web36:58

Herramientas de la analítica web

30:53
  • Herramientas de la analítica web30:53

El cliente como fuente de datos

11:51
  • El cliente como fuente de datos11:51

Práctica

01:30:33
  • Sesión Práctica (1)43:20
  • Sesión Práctica (2)47:13

Introducción a Software Estadístico y Análisis Univariante

45:14
  • Introducción a Software Estadístico y Análisis Univariante45:14

Introducción al Análisis Multivariante

51:05
  • Introducción al Análisis Multivariante51:05

Cómo predecir: Regresión Lineal

40:51
  • Cómo predecir: Regresión Lineal40:51

Cómo detectar diferencias entre grupos: Análisis de la Varianza

33:49
  • Cómo detectar diferencias entre grupos: Análisis de la Varianza33:49

Cómo extraer información relevante: Componentes Principales Y Análisis de Correspondencias

01:05:12
  • Cómo extraer información relevante: Componentes Principales Y Análisis de Correspondencias01:05:12

Técnicas de segmentación: Análisis Clúster

53:13
  • Técnicas de segmentación: Análisis Clúster53:13

Fundamentos del Big Data

54:13
  • Fundamentos del Big Data54:13

Big Data en acción y tendencias a día de hoy

46:32
  • Big Data en acción y tendencias a día de hoy46:32

Estrategia empresarial basada en el análisis de la información

50:58
  • Estrategia empresarial basada en el análisis de la información50:58

Métodos, técnicas, tecnologías y herramientas

40:35
  • Métodos, técnicas, tecnologías y herramientas40:35

Informes, cuadros de mandos e indicadores

21:28
  • Informes, cuadros de mandos e indicadores21:28

Excel: usos prácticos

46:58
  • Excel: usos prácticos25:05
  • Integraciones entre herramientas: medición y gestión efectiva de datos21:53

El proceso de Minería de Datos

55:39
  • Introducción: Conceptos básicos de minería de datos15:53
  • Metodología de la minería de datos: Fases de un proyecto (Metodología SEMMA)26:49
  • Introducción a SAS Enterprise Miner: SAS Enterprise Miner como herramienta12:57

Metodología SEMMA: Muestreo

43:55
  • Definición del problema: Variable objetivo03:11
  • Selección de la información: Técnicas de muestreo22:04
  • Librería de datos18:40

Metodología SEMMA: Exploración y modificación

31:12
  • Técnicas de reducción de la información: Descripción, selección y transformación15:58
  • Técnicas de selección de la in- formación: Relación entre las variables15:14

Metodología SEMMA: Modelización

01:22:09
  • Técnicas de segmentación no supervisada: Modelización Descriptiva20:43
  • Análisis de clusters y market basket análisis15:27
  • Técnicas de segmentación no supervisada: Modelización Predictiva20:58
  • Modelos de árboles de regresión y segmentación09:35
  • Modelos lineales: regresión lineal y logística12:35
  • Modelos de análisis discriminante y otras redes neuronales02:51

Metodología SEMMA: Evaluación

30:24
  • Técnicas de comparación de modelos: Interpretación de los resultados02:27
  • Selección y puesta de producción de un modelo25:45
  • Help!02:12

Valoraciones

4.2/5
30 Valoraciones
  • 5 ESTRELLAS
    50%
  • 4 ESTRELLAS
    33%
  • 3 ESTRELLAS
    10%
  • 2 ESTRELLAS
    3%
  • 1 ESTRELLAS
    3%
  • Angela Magrone
    Angela
      Magrone
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  • Jack Burga
    Jack
      Burga
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  • José Alberto Lamarca Rubio
    José Alberto
      Lamarca Rubio
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  • DEYSI ANTONIO VAZQUEZ
    DEYSI
      ANTONIO VAZQUEZ
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  • David Muelas
    David
      Muelas
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  • Adolfo Illera Jimenez
    Adolfo
      Illera Jimenez
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  • Maria del Carmen Alcaraz Sánchez
    Maria del Carmen
      Alcaraz Sánchez
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  • CATHERINE SUAREZ PLAZA
    CATHERINE
      SUAREZ PLAZA
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    bien

  • Octavio Ortega Esteban
    Octavio
      Ortega Esteban
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    Lástima que se oiga tan bajito... Es un buen curso

  • GABRIEL BELTRÁN ACOSTA
    GABRIEL
      BELTRÁN ACOSTA
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  • Mari Carmen Ortuño
    Mari Carmen
      Ortuño
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  • Ledis Rivera Changra
    Ledis
      Rivera Changra
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  • Gustavo COMPANY
    Gustavo
      COMPANY
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    EL DISETANTE ES MUY DINAMICO Y CLARO, para una tematica compleja. RECOMENDABLE 100%

  • Héctor Sanz
    Héctor
      Sanz
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  • Jaime Zapata
    Jaime
      Zapata
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