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Especialización de Competencias de Análisis (Data Literacy)

La especialización de Competencias de Análisis (Data Literacy) consta de 18 créditos, tiene una duración de un semestre y está configurada por tres asignaturas.
 

Asignatura Créditos ECTS
SQL para el análisis de datos 6
Análisis estadístico y programación en R 6
Principios de visualización de datos 6


Breve descripción de las asignaturas en el conjunto del plan de estudios:

  • SQL para el análisis de datos (6 créditos): en esta asignatura se adquieren los conceptos, los procedimientos y las buenas prácticas para la creación y manipulación de las bases de datos relacionales que apoyan la construcción del almacén de datos. Se profundiza en el aprendizaje del lenguaje SQL y en el diseño físico de bases de datos, así como en bases de datos orientadas a columnas. Estas bases de datos se caracterizan por el almacenamiento de los datos en forma de columnas, a diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, que realizan un almacenamiento por hileras. El estudiante trabaja con herramientas especializadas como PostgreSQ.
  • Análisis estadístico y programación en R (6 créditos): en esta asignatura el estudiante trabaja con modelos teóricos, casos prácticos y herramientas estadísticas los procesos de definición de problemas, la preparación de datos y la exploración, así como los principales conceptos de la estadística clásica, como por ejemplo correlaciones, regresiones lineales, etc. El estudiante recibe una formación y práctica sólidas en la utilización de la herramienta R, un estándar de facto del mercado. Los alumnos trabajarán con el software RStudio.
  • Principios de visualización de datos (6 créditos):esta asignatura tiene por objetivo adquirir conceptos fundamentales para presentar información a usuarios de negocio. Se aprenden los principios de visualización de datos, los elementos fundamentales, así como el diseño y la construcción de cuadros de mando e historias de datos. También se considera la preparación de datos como paso inicial para la presentación de resultados relevantes para la toma de decisiones. El estudiante utilizará herramientas especializadas como Tableau Prep y/o Tableau Desktop.
Recursos para el aprendizaje

El origen de estos recursos de aprendizaje es múltiple, se trata tanto de materiales didácticos preparados por el equipo de expertos para su actividad docente como de recursos externos.

En la descripción del contenido del curso se incluyen las herramientas que se utilizan para el aprendizaje. Esta descripción puede cambiar en cada convocatoria en función de las necesidades docentes, la actualización del programa y la relación con los fabricantes.

Al largo del programa el estudiante de la especialización dispondrá de recursos comunes de soporte y aprendizaje:

  • Un laboratorio virtual de lenguajes de programación, que proporciona soporte al estudiante durante todo el programa en los temas relacionados con la programación, especialmente en el lenguaje R.
  • Un tutor asignado a lo largo de todo el programa, para el seguimiento individualizado del progreso del estudiante, la resolución de incidencias y la coordinación con los docentes. El aula de tutoría proporciona también información de actualidad, anuncios de eventos y cursos y ofertas de empleo.
  • Un conjunto de recursos para el aprendizaje no guiado: dos blogs sobre temas de actualidad, un canal de vídeo, varias webs propias, una wiki sobre el uso de las herramientas de laboratorio, un repositorio de casos y proyectos de fin de carrera y acceso a las bases de datos de la empresa de prospectiva Gartner, a la biblioteca virtual de la Universidad y a la red de recursos de las bibliotecas públicas.
  • El uso de DataCamp como complemento de aprendizaje de R.


Herramientas de software


El curso de especialización de Competencias de Análisis (Data Literacy) aspira a que los profesionales de vocación y perfil más empresarial y funcional puedan adquirir competencias básicas para el análisis de datos.

La UOC tiene acuerdos de colaboración estable con el programa académico Tableau. Por otro lado, nuestra herramienta de referencia en análisi estadístico y minería de datos es R. para su uso disponemos de manuales, tutoriales y una web de contenidos.

Es recomendable disponer de máquinas y SO de 64 bits y 4 GB de RAM mínimo (8 GB recomendadas).

Matrícula abierta:
últimos días


Inicio de docencia: 21 de octubre

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