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Curso de Data Science aplicado a los SIG

TYC GIS Formación
TYC GIS Formación

Curso Online

Precio: 1.080 € 900 €
Descuento: ¡DESCUENTO DEL 10% para estudiantes y desempleados!
Duración: 10 semanas

Resumen del curso

Vivimos rodeados de datos y cada vez es mas complicado gestionar y obtener conclusiones con el gran volumen de información (Big Data) que existe en la actualidad. Este curso ofrece las nociones fundamentales y las herramientas adecuadas para gestionar y analizarlos de manera eficaz obteniendo el máximo partido de ellos.

Objetivos: Enseñar al alumno los conocimientos más actuales y novedosos en el campo del análisis de datos científicos (Data Science) asociados con los Sistemas de Información Geográfica (SIG). Conocer los programas y extensiones que permiten al usuario analizar sus datos científicos. Realizar ejercicios prácticos que permitan al alumno la asimilación de conocimientos en este área de manera que pueda desarrollar proyectos en este sentido.

A quién va dirigido: El curso está dirigido a todos aquellos estudiantes y profesionales que estén interesados en mejorar su perfil profesional en Data Science.

Información adicional

Nuestros elementos diferenciadores son: Manual de calidad, profesores profesionales del sector y enfoque 100% práctico. Todo ello al mejor precio.

Nuestros cursos cuentan con unos contenidos claros y prácticos que se recogen en un manual de gran calidad. Este manual incluye los ejercicios realizados a lo largo del curso permitiendo al alumno afianzar y recordar los conocimientos adquiridos en el futuro.

Los profesores, todos ellos profesionales, están disponibles a través de la plataforma de formación para resolver las dudas. Además este se conectará dos horas semanales para poder ayudar al alumno en tiempo real.

Nuestros cursos cuentan ya con descuento del 20% y disponemos de un descuento adicional del 10% para desempleados.

Además, para empresas, todos nuestros cursos son subvencionables a través de la fundación tripartita.

 
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Temario completo de este curso

PARTE 1: INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN RUd.1 - PROGRAMACIÓN CON R
  • ¿Qué es R?
  • Instalación de software
  • Desarrollo proyecto en RStudio
  • Vectores y Matrices
  • Listas
  • DataFrames
  • ¿Qué hacer con los Missing Values?
  • Evaluación
Ud.2 – ESTADÍSTICA EN R
  • Funciones estadísticas
  • Tipo de estadística por grupo de datos
  • Relación entre variables
  • Distribuciones de probabilidad
  • Correlación multivariable
  • Descripción de dataset
  • Gráficos de nubes depuntos
  • Matrices de gráficos
  • Trabajando con variables cualitativas
  • Evaluación
PARTE II. MACHINE LEARNINGUd.3 - INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING
  • Introducción a Machine Learning
  • Tipos de algoritmos
  • Diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no-supervisado
  • Aplicaciones de Machine Learning
  • Evaluación
Ud.4 – REGRESIÓN LINEAL
  • Errores en la estimación
  • Regresión lineal simple
  • Residual Sum of Squares (RSS)
  • Análisis de los parámetros estimados
  • Estimación de parámetros en R
  • Precisión del ajuste del modelo
  • Regresión Lineal Múltiple
  • Gráficos
  • Evaluación
Ud.5 - MACHINE LEARNING
  • Regresión logística
  • Clasificación K Nearest Neighbors (K-NN)
  • Árboles de decisión
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Evaluación
Ud.6 - CLUSTERING
  • K-means Clustering
  • Hierarchical Clustering
  • Evaluación
PARTE III. SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA Y MACHINE LEARNINGUd.7 - ANÁLISIS DE DATOS VECTORIALES Y R
  • Capas vectoriales tipo punto
  • Capas vectoriales tipo línea
  • Capas vectoriales tipo polígono
  • Uso del paquete “rgeos“
  • Evaluación
Ud.9 - TRABAJANDO CON DATOS SIG
  • Uso de datos SIG en R
  • Machine Learning en un SIG
  • Evaluación
PARTE IV: INTERACCIÓN CON LOS DATOSUd.10 - ¿QUÉ ES RSHINY?
  • Despliegue aplicación web interactiva
  • Evaluación
PARTE V: PROYECTOUd.11 - DESARROLLO PROYECTO DEL CURSO

En esta unidad se establecerán las bases para el desarrollo del proyecto del curso

 
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