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Titulación
Modalidad
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Online
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650 horas
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
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24 Horas
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Acompañamiento
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Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Curso Experto en Augmented Analytics

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Patricia G.f

HUELVA

Opinión sobre Curso Experto en Augmented Analytics

Me ha gustado mucho que te asignan un tutor particular que te pueda ayudar con las dudas que vayas surgiendo. Era lo único que me faltaba para terminar de comprender el temario.

Eva R.l

MADRID

Opinión sobre Curso Experto en Augmented Analytics

Pienso que le falta algo de contenido audiovisual para complementar los contenidos teóricos, pero por todo lo demás me ha resultado muy útil.

Carla V.c

LUGO

Opinión sobre Curso Experto en Augmented Analytics

Contenidos muy completos y actualizados. Me ha gustado bastante la parte relacionada con el Data Mining

Daniel C.d

ALMERÍA

Opinión sobre Curso Experto en Augmented Analytics

Lo mejor es la flexibilidad de horarios, quería formarme en esta materia desde hace tiempo, pero por mi trabajo no había podido. Al ser este curso online, no he tenido ningun problema para realizarlo.

Luís M.m

MADRID

Opinión sobre Curso Experto en Augmented Analytics

Me ha encantado la cantidad de recursos que nos han ofrecido, me han ayudado a dejar todos los conceptos muy claros.
* Todas las opiniones sobre Curso Experto en Augmented Analytics, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso augmented analytics

CURSO AUGMENTED ANALYTICS. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Curso augmented analytics
La analítica aumentada (Augmented Analytics) tiene el potencial de ayudar a los analistas de negocios a utilizar la información de forma más eficiente y precisa. Gracias a este Curso en Augmented Analytics podrás analizar información utilizando tecnología de aprendizaje automático junto con inteligencia artificial para preparar datos, generar conocimiento y sacar conclusiones basada en técnicas avanzadas de análisis e inteligencia comercial. Descubrirás cómo utilizar el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para interpretar datos y plasmarás resultados con diferentes herramientas de visualización. Contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia. Además, gracias a las prácticas garantizadas, podrás acceder a un mercado laboral en plena expansión.
Objetivos
de Curso augmented analytics
- Entender el potencial que el análisis de datos tiene para la toma de decisiones operativas y comerciales. - Saber cómo utilizar la analítica aumentada (Augmented analytics) y qué herramientas utiliza. - Utilizar los principales SGBD y conocer lenguajes de programación como Python y R para el análisis de datos. - Ver la importancia de la Inteligencia artificial, el Machine learning y el Deep learning para el análisis aumentado. - Descubrir cómo se utiliza el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y ser capaz de crear chatbots inteligentes. - Aprender a usar las principales herramientas de visualización de datos para plasmar los resultados de los análisis.
Salidas profesionales
de Curso augmented analytics
El análisis de datos y más en concreto el aumentado, es un nicho laboral con gran demanda, en la que apenas existe paro y que cada vez solicita expertos en la materia. Gracias a este Curso en Augmented Analytics podrás optar a puestos tan interesantes como Augmented Analyst, Artificial Intelligence Developer, Machine Learning Engineer o Experto en PLN y Chatbots.
Para qué te prepara
el Curso augmented analytics
Gracias a este Curso en Augmented Analytics podrás analizar información utilizando tecnología de aprendizaje automático junto con inteligencia artificial para preparar datos, generar conocimiento y sacar conclusiones basada en técnicas avanzadas de análisis e inteligencia comercial. Descubrirás cómo utilizar el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para interpretar datos y plasmarás resultados con diferentes herramientas de visualización.
A quién va dirigido
el Curso augmented analytics
Este Curso en Augmented Analytics está orientado a analistas de datos, expertos en inteligencia artificial y otros perfiles profesionales interesados en sacar valor de la información ya que te dará las herramientas para actualizar tu perfil, llevar a cabo análisis aumentados de gran valor y te diferenciará del resto de perfiles.
Metodología
de Curso augmented analytics
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso augmented analytics

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el temario en PDF
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. CartoDB
  2. ¿Qué es CARTO?
  3. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  4. Programación de un visor con la librería CARTO.js
  5. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API

Titulación de Curso augmented analytics

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad." Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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¿Por qué estudiar un Curso Experto en Augmented Analytics? 

Cuando hablamos de Big Data nos referimos al conjunto de tecnologías creadas para gestionar datos de los usuarios que navegan por internet, de esta forma, también se analiza el comportamiento de los usuarios. Este concepto tiene su origen entre 1960 y 1970. Por otro lado, más tarde, en 2005, Hadoop se trata de un software de código abierto destinado a almacenar y ejecutar aplicaciones. Este proporciona un gran almacenamiento para todo tipo de datos. En cuanto a las características de este Big Data, son las siguientes:

  • Genera un gran volumen de datos.
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La inteligencia artificial es la disciplina trata de parecerse lo más posible a la inteligencia y a sus procesos. Además, para definir este concepto, se han seguido distintos enfoques, por un lado, dos enfoques centrados en los propios humanos y otros dos centrados en la racionalidad. Esta inteligencia artificial podemos dividirla en distintos tipos:

  1. Sistemas que piensan como humanos. Estos son los que copian el pensamiento humano.
  2. Sistemas que actúan como humanos. Son los que emulan el comportamiento humano.
  3. Sistemas que piensan racionalmente. Esta es la que imita el pensamiento racional, lógico.
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La exclusividad de nuestro contenido formativo, unida a nuestra experiencia como centro académico consolidado y valorado positivamente por nuestro alumnado, hace que dispongamos de las mejores credenciales en el sector formativo para continuar desarrollando a las futuras promesas del sector laboral, así como continuar mejorando a los profesionales ya asentados. Este objetivo logramos alcanzarlo mediante 3 simples estándares:

  • Online. Nuestra amplia variedad de cursos y máster están pensados con un único objetivo: facilitarte la realización de estos, adaptándose a tus necesidades y rutinas laborales/académicas del día a día. Así puedes organizarte de la mejor manera posible, para no perder el ritmo del curso/máster y ejecutarlo paso a paso y de manera cómoda estés donde estés, con un precio ajustable a tus necesidades, pues la formación no entiende de precios y en Euroinnova Formación apostamos por la relación calidad-precio.
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