CURSO ONLINE SOBRE DATA SCIENCE APLICADO A LOS SIG

MODALIDAD: ONLINE

INICIO: 17 DE JUNIO - 23 DE AGOSTO (150 horas)

PRECIO: 1.080€ (matrícula normal) | 900€ (matrícula estudiante/desempleado)

EMPRESAS: Subvencionable a través de la FUNDACIÓN ESTATAL PARA LA FORMACIÓN EN EL EMPLEO

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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.

A lo largo del curso, el alumno aprenderá desde el manejo básico de esos datos, pasando por la iniciación en la estadística y llegando al tratamiento con algoritmos avanzados de Machine Learning. Se trabajará con programas que permiten la creación de gráficas de manera que la visualización de ese trabajo permitirá entender mejor los resultados.

Al final del curso, los alumnos habrán adquirido los conocimientos necesarios para ser un Data Scientist con los que mostrar y analizar información geoespacial, de una manera accesible, intuitiva y profesional.

  • 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.

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

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.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

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Beatriz Ramos López

Licenciada en Biología por la Universidad de Sevilla.

Máster en Sistemas de Información Geográfica (ESRI) y Máster en Tecnologías de Información Geográfica (TIG) por la Universidad de Alcalá.

Experiencia en la realización de proyectos relacionados con WEB GIS, en el uso de programas de tipo OPEN SOURCE y en el desarrollo de visores cartográficos y su visualización en páginas web.

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Lorenzo Martínez Manero

Ingeniero Industrial especializado en Automática y Electrónica, Data Scientist en uDA (Urban Data Analytics) con más de cuatro años de experiencia. Experto en analítica de datos con Python y R.

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Alberto Santos Estévez

Consultor y desarrollador en ámbitos Geoespaciales con más de 15 años de experiencia en integraciones de sistemas de Ingeniería y sistemas de alto rendimiento.

Formación a distancia con la plataforma Moodle, para acceder a los contenidos del curso, realizar prácticas y consultas al equipo docente.

La plataforma está disponible 24 horas al día y a través de la misma el alumno/a podrá solicitar ayuda del profesorado en todo momento. Consultar material formativo online, descargar información, realizar ejercicios prácticos y realizar tests.

Además los profesores facilitarán de forma progresiva la información básica de partida para la realización de un caso práctico final. Nuestros cursos son subvencionables a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo.

1080€ (normal) / 900€ (reducida)*

* Para disfrutar del precio reducido tan sólo es necesario aportar algún documento oficial que indique su situación de estudiante o desempleado.

** Curso subvencionable a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo. Si es trabajador con nómina en una empresa española, puede acceder al crédito anual para la formación continua de los trabajadores. Puede solicitar más información en el correo formacion@tycgis.com.

** Si desea conocer el precio en otras monedas, puede consultarlo en el siguiente conversor online: The Money Converter

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Paso 1. Rellena el formulario de Inscripción y envíalo a formacion@tycgis.com

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Paso 2.  En cuanto lo recibamos, te enviaremos un mensaje de confirmación con los pasos a seguir para la realización del pago.

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Paso 3.Realiza el pago y envíanos el justificante del mismo a formacion@tycgis.com

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Paso 4. Recibirás la confirmación de la matricula

formas de pago -02

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: Calle Fuencarral 158, Entreplanta, Oficina 16-17 28010 Madrid (España).

NÚMERO DE CUENTA: ES90 0049 1809 222710347481

SWIFHT: BSCHESMM    –    IBAN: ES90

Si tiene dificultades para realizar el pago, contacte con formacion@tycgis.com

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COMENTARIOS Y OPINIONES DE NUESTROS ALUMNOS

Ha sido una buena experiencia porque he podido aprender muchas cosas.
Cinthia Janet Pasache RumicheIngeniera Agrícola