Está a la orden del día la necesidad y los beneficios que aporta sacar todo el partido posible a tus datos. El término Big Data ya nos resulta bastante cotidiano,  seguro que al menos lo lees en alguna noticia, lo escuchas en la televisión o, en el ámbito de trabajo si tratas con tecnología.

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Hoy existe una cantidad ingente de datos, y la ciencia que ayuda a analizarlos y que permite obtener patrones y resultados claros para la toma de decisiones, mediante diferentes modelos, se llama Data Science y puede ser aplicado en diferentes campos de estudio como en medio ambiente, economía, gestión del tráfico, etc.

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En otra entrada se desglosará con más detalle las diferentes terminologías que existen: Machine Learning, Data Mining, etc. que pueden llevar a confusión. Incluso existen varios lenguajes de programación que se pueden utilizar. Así, para dejártelo más claro ¿qué vas a aprender en este nuevo curso de TYC GIS?

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  1. LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN:

Entre los lenguajes de programación más empleados en Data Science se encuentran Python, SQL y quizás el más utilizado, R, el cual se ha convertido en los últimos años en uno de los lenguajes de referencia en el ámbito científico. Así, si estás interesad@ en convertirte en un científic@ de datos, una de las profesiones con más auge en la actualidad, en este curso te mostramos cómo hacerlo.

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Además, se trabajará con una interfaz muy interactiva, R-Studio, que permite el despliegue de código, mapas, gráficas, etc. Se explicarán en detalle nociones de programación básicas para que el alumno pueda empezar a defenderse en este ámbito y vaya aprendiendo paso a paso.

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  1. ESTADÍSTICA:

Algo que este curso incluye, y muy bien explicado , es el uso de la estadística y los diferentes algoritmos que se pueden emplear para sacar el máximo partido de tus datos.

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Se emplearán los algoritmos más extensamente utilizados en Machine Learning, tanto de tipo supervisados como no supervisados, por ejemplo regresión, clustering, etc. En la siguiente gráfica se muestra los más utilizados por los científicos de datos, con los cuales se trabajará en este curso.

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  1. VISUALIZACIÓN DE DATOS:

Un aspecto fundamental en el trabajo con R-Studio es que se va a poder ejecutar diferentes tipos de librerías como ggplot2 o shiny que van a permitir desplegar mapas, gráficas avanzadas e incluso aplicaciones web para reflejar tu trabajo.

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  1. INTERACCIÓN CON DATOS GEORREFERENCIADOS:

Para hacerlo más aplicado, en esta ocasión se van a utilizar librerías y código que permitan acceder a datos geoespaciales (poseen coordenadas y pueden ser situados en un mapa) de manera que podrás emplear tanto datos vectoriales como de tipo ráster como si estuvieses trabajando en un Sistema de Información Geográfica (SIG), para así sacar la máxima rentabilidad a tu información.

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Si estás interesad@, escribe a formacion@tycgis.com y recibirás más información sobre el CURSO ONLINE SOBRE DATA SCIENCE APLICADO A LOS SIG de TYC GIS y podrás realizar tu matrícula.

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Formación de calidad impartida por profesionales

Fuentes:

https://www.r-bloggers.com/why-r-is-the-best-data-science-language-to-learn-today/

https://www.xataka.com/otros/de-profesion-cientifico-de-datos

https://www.kdnuggets.com/2017/11/new-poll-data-science-machine-learning-methods-used.html