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- 4850
Big Data y Data Science Aplicado
- Dr. José Ignacio Peláez Sánchez, Universidad de Málaga.
- Dr. Gustavo Fabián Vaccaro Witt, Universidad de Málaga.
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en docencia
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Desde: 19 Septiembre 2023
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Hasta: 28 Septiembre 2023
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Presencial
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Sede Tecnológica de Málaga
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30 horas lectivas
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60 € (52 €, precio de la actividad y 8 €, tasas de secretaría)
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Folleto
La Ciencia de Datos y el Big Data son fundamentales para la sociedad actual. Estas disciplinas permiten tomar decisiones más informadas, impulsar la innovación, mejorar la calidad de vida de las personas y resolver problemas complejos en diversos campos. Su importancia radica en su capacidad para extraer conocimientos valiosos a partir de grandes volúmenes de datos y aplicarlos de manera práctica para el beneficio de la sociedad. Por lo tanto, no es de extrañar que la demanda de científicos de datos haya aumentado en el mercado laboral. Sin embargo, aunque la existe una oferta de cursos, encontrar cursos donde se aborde de una manera práctica e integral todo el proceso: técnicas, ingesta de datos, seguridad, aspectos legales, y herramientas de análisis es muy limitada o inexistente, por la variedad de perfiles expertos que se deben integrar.
Por ello, este curso puede ser de interés para los estudiantes y profesionales, al integrar todos estos aspectos.
En los últimos años se están generando numerosos puestos de trabajo dentro del mundo IT y el rol de Data Scientist es uno de los más requeridos en la actualidad. Este es un perfil profesional que transforma grandes cantidades de datos en información de valor para poder tomar decisiones basados en información objetiva. Es el o la encargada de estudiar e interpretar los datos extraídos del análisis y así ayudar a la empresa u organización a determinar las estrategias o acciones correctas. En resumen, tener conocimientos de Data Science nos abre la puerta profesional del presente y futuro a diferentes sectores empresariales como: Ciberseguridad, Finanzas, Seguros, Medicina, Industria, Marketing, Automatización o Energía, entre otros.
COMPETENCIAS BÁSICAS O GENERALES
- Comprender qué es el Big Data, Data Science, Data Analytics, Business Intelligence.
- Conocer los principales algoritmos de clasificación, agrupación y asociación que se usan en Data Science.
- Comprender el proceso ETL.
- Conocer herramientas de análisis de datos.
- Conocer los aspectos legales en el uso de datos.
- Conocer la Ciberseguridad en el Big Data y el Data Sciences.
- Conocer las principales técnicas de visualización de datos.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
- Desarrollar un proyecto de Data Sciences.
- Aplicar el proceso de ingesta de datos en herramientas de análisis.
- Aplicar los procesos de transformación y limpieza de datos.
- Conocer Weka y Rapid Miner.
- Visualizar datos con tableau.
- Auditoria de seguridad.
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Profesional
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Español
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Ofertadas: 40, Mínimo: 20
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Plan de estudio y calendario
PROGRAMA ACADÉMICOEste curso de formación tiene los siguientes contenidos:
- Introducción al Big Data y Data Science. Desarrollo de un proyecto Data Science. Herramientas de Análisis. Weka, Rapid Miner. Dr. José Ignacio Peláez Sánchez.
Lunes, 18 de septiembre de 2023, 16:00 – 20:00 h.
- Herramientas de Análisis. Weka, Rapid Miner. Dr. Gustavo Fabián Vaccaro Witt.
Martes, 19 de septiembre de 2023, 16:00 – 20:00 h.
- Aplicaciones Prácticas de Análisis. Dr. Francisco Cabrera Lara.
Miércoles, 20 de septiembre de 2023, 16:00 – 20:00 h.
- Algoritmos de Análisis. Aplicaciones Prácticas en el campo social. Dr. Francisco Cabrera Lara, D.ª Hilaria Bernal Ocaña.
Jueves, 21 de septiembre de 2023, 16:00 – 20:00 h.
- Aplicaciones Prácticas en el campo social. Visualización de Datos. Protección de datos legal. D.ª Hilaria Bernal Ocaña, ª Andrea Peláez Repiso.
Viernes, 22 de septiembre de 2023, 16:00 – 20:00 h.
- Auditoría Seguridad, Protección de datos legal. David Santo Orcero, D.ª Andrea Peláez Repiso.
Lunes, 25 de septiembre de 2023, 16:00 – 20:00 h.
- Auditoría Seguridad. Dr. David Santo Orcero, Dr. Gustavo Fabián Vaccaro Witt.
Martes, 26 de septiembre de 2023, 16:00 – 20:00 h.
- Evaluación. Dr. José Ignacio Peláez Sánchez, D.ª Andrea Peláez Repiso.
Miércoles, 27 de septiembre de 2023, 16:00 – 18:00 h.
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Dirección
- Dr. José Ignacio Peláez Sánchez, Universidad de Málaga.
- Dr. Gustavo Fabián Vaccaro Witt, Universidad de Málaga.
Profesorado
- Dr. José Ignacio Peláez Sánchez, Universidad de Málaga.
- Dr. Gustavo Fabián Vaccaro Witt, Universidad de Málaga.
- Dr. David Santo Orcero, Universidad de Málaga.
- Dr. Francisco Cabrera Lara, Universidad de Málaga.
- D.ª Andrea Peláez Repiso, Universidad de Málaga.
- D.ª Hilaria Bernal Ocaña, Universidad de Málaga.
Los requisitos son alumnos con estudios universitarios o FP de ciclo superior. Está abierto a todas las titulaciones, ya que el análisis de datos es transversal y se aborda desde el inicio y con herramientas de análisis como Rapid Miner y Weka.
Número de plazas y condiciones de admisión
El número de plazas es limitado, por lo que las solicitudes se atenderán por riguroso orden de matriculación. La Universidad comunicará expresamente la matriculación del solicitante.
Criterios de admisión
Orden de inscripción.
Plazo de matrícula y precio
El plazo de matrícula finaliza el 17 de septiembre de 2023.
El precio de la actividad es de 60 € (52 €, precio de la matrícula y 8 €, de tasas de secretaría).
Formalización de la matrícula
Las personas interesadas en matricularse deben formalizar su inscripción a través de uno de los siguientes procedimientos:
1. A través del procedimiento on-line disponible en la dirección:
https://www.unia.es/automatricula
2. Por medio del registro electrónico:
https://rec.redsara.es/registro/action/are/acceso.do
3. Presentando en el Registro de la Sede el impreso normalizado que facilita la Universidad Internacional de Andalucía, debidamente cumplimentado.
En todos los casos se debe enviar la siguiente documentación:
- Fotocopia del DNI.
- Justificante bancario de haber realizado el pago.
Anulación de matrícula
La anulación de matrícula y la devolución de los derechos se regirán según lo establecido en el artículo 19 del Reglamento de Régimen Académico de la Universidad. En ningún caso se devolverán las tasas de secretaría (8 euros).
La solicitud de anulación se presentará a través del registro electrónico
https://rec.redsara.es/registro/action/are/acceso.do
dirigida a la Sede en donde se vaya a celebrar la actividad académica, utilizando al efecto el impreso normalizado.
La metodología de enseñanza que se utilizará para este curso es la que se describe a continuación:
- Clases presenciales.
- Casos prácticos.
Evaluación:
El curso se impartirá a través de modalidad presencial, y se evaluará mediante la entrega de un ejercicio práctico. Es requisito la asistencia al 80 % de las sesiones presenciales para ser evaluado.
El alumnado matriculado que acredite al menos la asistencia al 80% de las clases recibirá un certificado de asistencia, en el que constarán las materias cursadas y la duración del curso (30 horas lectivas) y, aquellos que superen el sistema de evaluación previsto en el curso, recibirán un diploma de aprovechamiento, en el que constará además la calificación obtenida.
Desde el Servicio de Formación Permanente y Extensión Universitaria se atenderán las dudas y consultas a todo el alumnado en nuestro horario habitual, de lunes a viernes de 9h a 14h.
E-mail:
Teléfono: 959 350452

Centro de atención al estudiante
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