sábado, abril 20, 2024

Abrió la inscripción para el nuevo curso gratuito de Ciencia de Datos

Desde el lunes 3 de octubre queda abierta la inscripción al curso de "Formación de expertos en ciencia de datos" que desarrollará capacidades para utilizar y aprovechar las nuevas tecnologías en materia de análisis, explotación, visualización y ciencia de datos.

Las inscripciones se realizan  desde hoy hasta el miércoles de la semana que viene o hasta cubrir cupos (30 personas). El curso es gratuito, de modalidad virtuales y el horario de cursada será en el rango de 18 a 20:30 hs.

El mismo iniciará el 17 de Octubre y finalizará el 12 de diciembre, organizado por la Dirección de Producción de la Municipalidad de Concepción del Uruguay dentro de programa Capacitación 4.0 de la Secretaría de Economía del Conocimiento de la Nación.

 

Inscribite acá

Temas a tratar
Unidad 1. Introducción al trabajo con bases de datos
a) Del Close Reading a la Lectura distante
b) Cómo bucear en una base de datos
c) El proceso ETL – de Extracción, transformación y carga de datos
d) Tydi data – La importancia del ordenamiento de los datos
e) Cómo estructurar mi primer proyecto de Datos
f) Creación de Base de datos (SQL/mySql/Access)
g) Desarrollo lenguaje VBA Excel – Macros, Desarrollo C##, ASp.net y Api Rest

Unidad 2. La visualización de datos
a) El scraping de datos
b) Descarga, limpieza y procesamiento de bases de datos
c) Herramientas digitales para la visualización de datos
d) Casos de uso: Tableau / Power BI / RStudio y más.
e) Contar historias con datos – Los desafíos del storytelling

Unidad 3. De los datos a los mapas Cantidad
a) Los datos georeferenciales
b) De los datos a los mapas
c) Herramientas digitales para la geolocalización
d) Cómo transformar direcciones en geo-localizaciones
e) La construcción de mi primer mapa interactivo

Unidad 4. Programación en lenguaje R
a) Introducción a R
b) Data Management con R y Data Wrangling
c) Prospectación y Operaciones sobre los datos
d) Creación de Subsets de Datos
e) Scatterplot, Facets y Barplot
f) Modelo Predictivo. Regresiones
g) Manipulación de archivos, trabajo con tablas y modelos
h) Descripción de variables, categorías y distribuciones

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