El beneficio de aprender junto con su amigo es que les permite mantener el ritmo de compromiso y pueden sostener debates significativos sobre lo que están aprendiendo.

Courtlyn
Especialista de promociones y eventos
9 semanas
5-6 horas por semana
Nuestros estudiantes nos han comentado que tomar este programa en conjunto con colegas les permite tener un lenguaje común y acelerar el impacto en sus proyectos.
Esperamos que sea igual para ti. ¡Invita a tus colegas y crezcan juntos!
El beneficio de aprender junto con su amigo es que les permite mantener el ritmo de compromiso y pueden sostener debates significativos sobre lo que están aprendiendo.
Courtlyn
Especialista de promociones y eventosEl plan de estudios del curso tiene una duración de 9 semanas, incluyendo la de orientación, divididas de la siguiente manera:
• ¿Qué es el Big Data? • Inteligencia Artificial. • Etapas de un proyecto basado en datos
• Análisis de datos. • Exploración de datos.
• Adquisición de datos. • Limpieza de datos.
• La necesidad de preprocesar los datos. • Ingeniería de datos. • Transformación de los datos.
• El clustering y sus aplicaciones. • El algoritmo de K-means. • Interpretación del clustering.
• Introducción a los métodos supervisados. • Regresión lineal.
• Regresión logística. • Árboles de decisión. • Random Forest.
• Privacidad en los datos. • Ética en los datos. • Seguridad y factores de riesgo. • Hacia dónde va el Big Data.
• ¿Qué es el Big Data? • Inteligencia Artificial. • Etapas de un proyecto basado en datos
• El clustering y sus aplicaciones. • El algoritmo de K-means. • Interpretación del clustering.
• Análisis de datos. • Exploración de datos.
• Introducción a los métodos supervisados. • Regresión lineal.
• Adquisición de datos. • Limpieza de datos.
• Regresión logística. • Árboles de decisión. • Random Forest.
• La necesidad de preprocesar los datos. • Ingeniería de datos. • Transformación de los datos.
• Privacidad en los datos. • Ética en los datos. • Seguridad y factores de riesgo. • Hacia dónde va el Big Data.
Impartido en español.
Cuenta con reconocimiento en el modelo educativo europeo (2 ECTS)
Respaldo del Instituto de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (DATAI)
de la Universidad de Navarra, propiciando el trabajo colaborativo en ciencia de datos e inteligencia artificial.
Presencia de profesorado
en sesiones síncronas.
Plan de estudios flexible
para programar horarios de trabajo.
Medios y elementos interactvos
-videos explicativos, infografías y gráficos-.
Apoyo
permanente de un tutor
Retroalimentación
para asegurar el aprendizaje
Apoyo técnico
a través del teléfono, chat y correo electrónico
Actividades prácticas
mediante el uso de NoteBooks -en Python-, para desarrollar habilidades clave para tomar decisiones basadas en datos
Al concluir satisfactoriamente el curso, los participantes son reconocidos con un certificado de finalización del programa que consta en el expediente académico del alumno registrado en la Universidad de Navarra
Opciones de pagos flexibles disponibles.