CURSO ONLINE SOBRE DATA SCIENCE APLICADO A LOS SIG
MODALIDAD: ONLINE
CONVOCATORIA (150 horas): Solicita tu acceso escribiendo a formacion@tycgis.com.
PRECIO: 1.080€ (matrícula normal) | 972€ (matrícula estudiante/desempleado)
EMPRESAS: Subvencionable a través de la FUNDACIÓN ESTATAL PARA LA FORMACIÓN EN EL EMPLEO
Algunos datos del curso:
Fecha de última actualización de contenidos: marzo 2018
N.º de videotutoriales de ayuda adicional: 4 videos.
N.º de contenidos extras: 9 tutoriales con «trucos» y aplicaciones adicionales
Test de Evaluación: 6 test
N.º de ediciones: 10 ediciones.
Países donde más se ha realizado el curso:
En la actualidad, gestionar el Big Data y extraer conclusiones es un desafío creciente. Este curso ofrece las herramientas clave para administrar y analizar grandes volúmenes de información de manera eficaz, aprendiendo desde estadística básica hasta el uso de algoritmos de Machine Learning.
A través de herramientas de visualización gráfica, el alumnado adquirirá las competencias necesarias para consolidarse como Data Scientists. Al finalizar, serán capaces de analizar y mostrar información geoespacial de forma accesible, intuitiva y profesional.
Modalidad Online:
- Acceso 24 horas a nuestra plataforma virtual con contenidos, ejercicios y foros.
- Tutorías en tiempo real con el profesor (2 horas/semana).
- Envía tus dudas al profesor por mensaje privado o correo electrónico en cualquier momento.
La formación a distancia se realiza a través de la plataforma online Moodle, disponible 24 horas. Permite a los alumnos acceder a contenidos, realizar prácticas, consultar al equipo docente y disponer de recursos y ayuda en todo momento. El profesorado apoya y aclara dudas para fomentar la autonomía del alumno.
- Enseñar al alumnado los conocimientos más actuales en el campo de la ciencia de datos (Data Science) aplicados a los Sistemas de Información Geográfica (SIG).
- Conocer los programas y extensiones clave que permiten analizar, visualizar y extraer conclusiones de los datos espaciales.
- Realizar ejercicios prácticos que garanticen la asimilación de conocimientos en esta área, capacitando al estudiante para desarrollar sus propios proyectos.
El curso está dirigido a estudiantes y profesionales que deseen potenciar su perfil en Data Science y especializarse en el análisis de información geográfica.
PARTE 1: INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN R
Ud.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 LEARNING
Ud.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 LEARNING
Ud.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.8 - TRATAMIENTO DE DATOS RÁSTER Y R
- Lectura de un archivo ráster
- Visualización de datos ráster
- Acceso a los datos del archivo ráster
- Visualización avanzada con RasterVis
- Conversión ráster a vectorial.
- Conversión de Spatial DataFrame a DataFrame
- Descripción ráster satélite Landsat
- Evaluación
Ud.9 - TRABAJANDO CON DATOS SIG
- Uso de datos SIG en R
- Machine Learning en un SIG
- Evaluación
PARTE IV: INTERACCIÓN CON LOS DATOS
Ud.10 - ¿QUÉ ES RSHINY?
- Despliegue aplicación web interactiva
- Evaluación
PARTE V: PROYECTO
Ud.11 - DESARROLLO PROYECTO DEL CURSO
En esta unidad se establecerán las bases para el desarrollo del proyecto del curso
Paso 2. Una vez recibido, te enviaremos un mensaje de confirmación con los pasos para el pago.
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Consulta nuestra * Política de devolución.
TRANSFERENCIAS NACIONALES:
NÚMERO DE CUENTA: 0049 1809 222710347481 (Banco Santander)
BENEFICIARIO: TYC GIS Soluciones Integrales SL
CONCEPTO: “Nombre Alumno” y CURSO ON DATA GIS
TRANSFERENCIAS INTERNACIONALES:
NOMBRE DEL BANCO: Banco Santander
DIRECCIÓN DEL BANCO: Glorieta Ruiz Jiménez 1, 28015 Madrid (España).
BENEFICIARIO: TYC GIS Soluciones Integrales SL
DIRECCIÓN DEL BENEFICIARIO: Bravo Murillo 50, 1ºC, 28003, MADRID
NÚMERO DE CUENTA: ES90 0049 1809 222710347481
SWIFHT: BSCHESMM – IBAN: ES90
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