MIDE Data Science

Ciencia de datos, almacenamiento, explotación con Python y SQL, Machine Learning, Cloud Computing, BigQuery y visualización con Looker Studio y PowerBI.

Modalidad

Online en directo

Duración

117 horas

Fechas

14 febrero 2025 — 31 mayo 2025

Días y horarios

Viernes de 16:00 a 20:00
Sábados de 9:00 a 14:00
Plazas Disponibles: 12

Precio

1.550

Integra la explotación de datos avanzados en tus decisiones y lanza tu carrera profesional.

Un curso completo y avanzado sobre ciencia de datos, almacenamiento, explotación con Python y SQL, Machine Learning, Cloud Computing, BigQuery y visualización con Looker Studio y PowerBI.

El curso se puede consumir completo o por módulos y te permitirá ser un experto en la explotación de datos avanzados.

Qué vas a aprender
01.

Herramientas de Cloud Computing y gestión de datos en la nube.

02.

Análisis de datos con Python y SQL, desde lo más básico a aspectos avanzados.

03.

Análisis de datos avanzados, Machine Learning y tratamiento y gestión de recursos.

04.

Visualización de datos con Looker Studio y PowerBI, e integración de la IA.

Image

Nuestras métricas

+
alumnos
%
satisfacción
horas
formación

Resultados
El objetivo del curso es que el alumno adquiera un conocimiento profundo y sólido sobre las ciencia de datos, Cloud Computing, Python y SQL.

360 grados
Estudiaremos desde la iniciación al Big Data hasta la parte más avanzada de ciencia de datos y machine learning. Un curso de intenso e intensivo.

Avanzado
El curso está pensado para aquellos profesionales que ya trabajan con datos simples y quieren dar un paso adelante en el tratamiento de los mismos con lenguajes y sistemas más avanzados.

Temario
El temario está adaptado para que los profesionales del marketing y el negocio digital puedan dar un empuje a su carrera.

Casos de éxito reales
Aprende con casos de éxito sobre empresas líderes en su sector. Problemas y soluciones reales de nuestro día a día.

Práctico
Las clases tienen un enfoque práctico y dinámico, con sesiones de networking, ejercicios prácticos y ejemplos reales para que pongas en práctica el conocimiento adquirido desde el primer día.

Image

El programa más completo

  • Introducción a Big Data
  • Fundamentos de estadística
  • Roles data
  • Bases de datos
  • Ciclo de vida del dato
  • Introducción a Python
  • Introducción a SQL
  • Introducción GCP
  • Introducción a ML
  • Introducción a data governance
  • Casos de uso
  • Introducción a Python
  • Configuración IDE
  • Jupyter notebooks
  • Variables
  • Listas
  • Funciones y packages
  • Cadenas de caracteres
  • Fechas
  • Intro a Numpy
  • Intro a pandas
  • Operaciones con dataframes
  • Limpieza de datos
  • Union de datos
  • Visualizaciones básicas
  • Consultas APIs
  • Caso práctico
  • Intro a ML con Python (scikit-learn)
  • Introducción a Machine Learning
  • Fundamentos estadísticos
  • Machine Learning en Python
  • Tipos de modelos de ML
  • IA Generativa
  • Frameworks ML
  • Scikit learn
  • Introducción a Tensorflow
  • Casos prácticos
  • Enlace con ML en Cloud
  • ALMACENAMIENTO
  • Google Cloud Storage
  • BigQuery
  • Firebase
  • CloudSQL
  • BigTable
  • Spanner
  • INGESTA
  • Pub/sub
  • PROCESAMIENTO
  • Cloud Run Functions
  • Dataflow
  • BigQuery
  • GC Scheduler
  • VIRTUALIZACIÓN
  • ORQUESTACIÓN
  • Workflows
  • Composer
  • ML
  • VertexAI
  • BQML
  • Gemini
  • AutoML
  • APIs AI Google
  • Caso práctico

Introducción a Big Data y bases de datos

  • Introducción y fundamentos de Big Data.
  • Bases de datos.
  • Tipos de Bases de datos.
  • Diferencias entre bases de datos SQL y NoSQL.
  • Datos más comunes.

Ecosistema Google Cloud Platform

  • Qué es Firebase e integración con BigQuery.
  • Qué es GA4 e integración con BigQuery de forma diaria y en tiempo real.
  • Contexto de BigQuery.

BigQuery

  • Adquisición.
  • Datasets.
  • Tipos de tablas.
  • Precios.
  • IAM y permisos GCP.
  • Interfaz BigQuery.
  • Subida de archivos desde local y drive.

Funciones Básicas SQL en BigQuery

  • Selección de métricas.
  • Operaciones básicas (suma, resta, conteos, máximos, mínimos…).
  • Operadores y condiciones lógicas.
  • Rango de valores y exclusión de nulos.
  • Condiciones de igualdad o patrones.
  • Trabajo con strings y fechas.
  • Funciones de conversión.

Funciones Avanzadas SQL en BigQuery

  • Funciones de agrupamiento, orden y filtrado.
  • Subqueries.
  • Tipos de JOINS.
  • Desanidado de datos.
  • Tratamiento de tablas particionadas.
  • Función WITH.
  • Creación, borrado y actualización de tablas en BigQuery.

Estadística y automatización de queries en BigQuery

  • Correlaciones.
  • Cuartiles.
  • Creación y entrenamiento de un modelo de Machine Learning (regresión lineal).
  • Automatización queries.
  • Creación de KPIS y automatización.

Conexión con Data Studio

  • Conexión BigQuery con Data Studios.
  • Dashboards temporales en BigQuery.
  • Consultas personalizadas con SQL en Data Studio.
  • Introducción a la visualización de datos
  • La elección del gráfico perfecto
  • Tipos de informes
  • Fundamentos
  • Google Spreadsheet
  • Fundamentos de Looker Studio
  • Fuentes de datos en Looker Studio
  • Explorador Lab
  • Informes en Looker Studio
  • Segmentación
  • Fuentes de datos avanzadas
  • Plan de Visualización de Datos
  • Business Intelligence y Modelos Relacionales
  • Introducción a Power BI
  • Conexión a Datos
  • Modelado de Datos
  • Visualizaciones
  • Caso práctico
  • Compartir y Colaborar

Un proyecto de

Image

Certificaciones

ImageImageGoogle Cloud Partner
CONTACTO

Contacta con nosotros

PARA EMPRESAS

Llévalo a tu empresa

Programas de aprendizaje a medida y soluciones adaptadas a los desafíos de tu negocio.

Image

En cualquier momento y ciudad En formato remoto o presencialPrecio a medida