Este curso proporciona una visión a profundidad de las áreas temáticas esenciales y avanzadas relacionadas con las técnicas de ciencia de datos y análisis relevantes y exclusivas de Big Data, con énfasis en la forma en que el análisis y la analítica deben llevarse a cabo individual y colectivamente para apoyar las características, requisitos y retos particulares asociados con los conjuntos de datos de Big Data.
Se cubren los siguientes temas principales:
– Análisis exploratorio de datos, estadísticas esenciales, incluyendo las categorías de variables y las matemáticas relevantes
– Análisis de estadísticas, incluyendo descriptiva, inferencial, covarianza, prueba de hipótesis, etc.
– Medidas de variación o dispersión, rango intercuartil y valores atípicos, puntuación Z, etc.
– Probabilidad, frecuencia, estimadores estadísticos, intervalo de confianza, etc.
– Variables y notaciones matemáticas básicas, medidas estadísticas e inferencia estadística
– Análisis confirmatorio de datos (CDA)
– Discretización de datos, Binning y agrupamiento
– Técnicas de visualización, incluyendo gráfica de barra, gráfica de línea, histrograma, polígonos de frecuencia, etc.
– Regresión lineal de predicción, error cuadrático medio y coeficiente de determinación R2, etc.
– Resúmenes numéricos, modelización, evaluación de modelos, ajuste de modelos y sobreajuste de modelos
– Modelos estadísticos, medidas de evaluación de modelos
– Validación cruzada, varianza del sesgo, matriz de confusión y puntuación F
– Reglas de asociación y algoritmo apriori
– Reducción de datos, selección dimensional de características
– Extracción de caracterñiticas, discretización de datos, (Binning y agrupamiento)
– Paramétrico versus no paramétrico, agrupamiento versus no agrupamiento
– Basado en distancia, supervisado versus semisupervisado
– Regresión lineal y regression logística para Big Data
– Regresión de logísticas, Naïve Bayes, Suavizado de Laplace, etc.
– Árboles de decisiones para Big Data
– Identificación de patrones, reglas de asociación, algoritmo apriori
– Análisis de series temporales, tendencia, estacionalidad, K vecinos cercanos (kNN), K-medias
– Analíticas de textos para Big Data y detección de atípicos para Big Data
– Técnicas de estadísticas, basadas en distancia, supervisadas y semisupervisadas
Duración: 1 día
Certificaciones
Este curso es parte de la(s) siguiente(s) ruta(s) de certificación:
– Científico de Datos de Transformación Digital
Tomar el Curso en un Taller
Este curso se puede tomar como parte de los talleres guiados e impartidos por Instructores Certificados de Arcitura. Estos talleres pueden estar abiertos para registrarse públicamente o pueden ser impartidos de manera privada para una organización en particular. Los Instructores Certificados pueden impartir los talleres en persona en una localidad específica o virtualmente utilizando un sistema remoto habilitado para video, como puede ser WebEx. Visite la página del Calendario de Talleres para consultar el calendario actual de talleres públicos. Visite la página de Capacitación Privada para obtener más información sobre las opciones de impartición de talleres privados que ofrece Arcitura en todo el mundo.
REGISTRARSE PARA UN TALLER (busque el indicador de español que indica cuáles talleres se imparten en español)
Tomar el Curso usando un Kit de Estudio Electrónico
Este curso puede ser completado por medio del autoestudio al adquirir una suscripción para Kit de Estudio Electrónico, la cual incluye acceso en línea a los materiales básicos del curso, así como a lecciones en video para todos los temas del curso y a materiales y recursos adicionales diseñados para el autoestudio y la preparación de exámenes.
Los siguientes materiales se proporcionan en el Kit de Estudio Electrónico para este curso:
– Lecciones en video (para todos los temas)
– Libro de trabajo
– Guía de preparación de examen con ejemplos de preguntas
– Póster de mapa mental
– Póster de leyenda de símbolos
Tomar el Curso usando un Kit de Estudio Impreso a todo color
Este curso puede ser completado por medio del autoestudio al adquirir un Kit de Estudio Impreso a todo color, el cual incluye los materiales básicos del curso así como materiales y recursos adicionales diseñados específicamente para el autoestudio y la preparación de exámenes.
Los siguientes materiales se proporcionan en el Kit de Estudio Impreso para este curso:
– Libro de trabajo
– Guía de preparación de examen con ejemplos de preguntas
– Póster de mapa mental
– Póster de leyenda de símbolos