El objetivo de este curso modular es dotar a los participantes de los instrumentos de análisis financiero y econométrico básico a través de métodos y técnicas de contrastación empírica, para explicar el funcionamiento de procesos, modelos y fenómenos relacionados a los riesgos en finanzas y su interacción con la economía a través de la evaluación y aplicación de casos concretos de uso actual en las finanzas modernas.
Como objetivo general del curso centra su desarrollo en dotar de las habilidades básicas que un Data Scientist necesita a la hora de emprender su trabajo como analista de Big Data.
La asignatura se desarrolla en base a los Programas Analíticos de COGNOS y la práctica moderna en las aplicaciones con el apoyo técnico de Todo Econometría.
Duración: 45 Horas
Este curso está dirigido a:
1.1. ANALÍTICA WEB
1.2. CUSTOMER ANALYTICS: MARKETING, PRICING Y REDES SOCIALES
1.3. CURSO DE PROGRAMACIÓN EN R Y PYTHON
2.1. BIG DATA: CONCEPTOS, RETOS Y OPORTUNIDADES
2.2. DATA SCIENCE TOOLKIT
2.3. MEDICIÓN PARA EL NEGOCIO
2.4. ASPECTOS LEGALES Y ÉTICOS DEL BIG DATA
3.1. MÉTODOS ÁGILES EN BIG DATA (TEAMWORK, SCRUM)
4.1. ENTORNOS DE DATA SCIENCE
4.2. PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
5.1. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
5.2. APRENDIZAJE ESTADÍSTICO
5.3. NLP Y MINERÍA DE TEXTO
5.4. ANÁLISIS DE REDES SOCIALES
5.5. VISUALIZACIÓN DE DATOS
6.1. BASES DE DATOS NO CONVENCIONALES
6.2. SQL
7.1. LA WEB DE LOS DATOS
7.2. EXTRACTORES DE DATOS
8.1. MODELOS DE PARALELIZACIÓN DE DATOS
8.2. GESTIÓN DE DATOS PARALELOS
La inversión incluye: Material de estudio, certificados e impuestos de ley.