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Universidad Rey Juan Carlos

Técnicas de Análisis de Datos y Big Data

Universidad Rey Juan Carlos via Independent

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Overview

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Sobre este curso

En un mundo globalizado y cada vez más dinámico, la toma de decisiones correctas de forma ágil y eficiente es una actividad esencial en muchos ámbitos de nuestra actividad diaria. Para cualquier sector empresarial es fundamental contar con profesionales que sean capaces de combinar grandes cantidades de datos e información para llevar a cabo procesos de toma de decisiones a partir de evidencias objetivas.

El curso va dirigido a todas aquellas personas que deseen obtener una visión introductoria y práctica sobre análisis de datos y big data. En particular, el MOOC se centra en conceptos, métodos y herramientas básicas para el procesado, análisis y construcción de modelos estadísticos con datos de muy diversa índole. Estos conocimientos son de especial interés para estudiantes, profesionales, así como gestores y directores interesados en comprender los detalles fundamentales del análisis de datos y la aplicación de métodos y técnicas para big data, utilizando tecnologías y herramientas punteras de referencia en este área.

Qué vas a aprender

En el curso el alumnado adquiere una visión sobre:

  • Técnicas y métodos para analizar y visualizar datos en una sola dimensión y en múltiples dimensiones, por medio de herramientas estadísticas, software y modelos.
  • Metodologías más avanzadas para modelado y análisis de datos aplicadas al ámbito de la econometría.
  • Métodos, tecnologías y herramientas más importantes para el análisis de grandes volúmenes de datos (big data).
  • Tendencias y aspectos de vanguardia más importantes que van a influenciar el desarrollo de los métodos, técnicas y herramientas vistos en el curso durante los próximos años.

Syllabus

  1. Guía del curso
  2. Análisis y Visualización de datos Univariantes
  3. Análisis y Visualización de datos Multivariantes
  4. Técnicas Econométricas (Modelización y Predicción)
  5. Big Data: Conceptos, Métodos y Tecnologías
  6. Tendencias de Análisis de Datos y Big Data
  7. Cierre del curso

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