Aplicar herramientas básicas de ciencias de datos, considerando la toma de decisiones informadas.
| Módulo | Aprendizajes | Contenidos | Horas ELearning |
|---|---|---|---|
| 1 | Reconocer las aplicaciones de los datos, según análisis del contexto laboral | Módulo 1: Aspectos básicos del análisis de datos: Aplicaciones de los datos en la vida diaria. Diferentes tipos de datos. Evaluación del valor obtenido a través del análisis. | 2 |
| 2 | Identificar métodos y técnicas en la recopilación y almacenamiento, considerando grandes conjuntos de datos. | Módulo 2: Datos masivos y sus posibles beneficios. Flujo de datos a través de la canalización. Almacenamiento de datos masivos. | 2 |
| 3 | Distinguir los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, según el contexto laboral de la ciencia de datos | Módulo 3: Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Realidad y Ficción de la IA. Datos Masivos y Aprendizaje Automático. | 2 |
| 4 | Aplicar herramientas de ciencia de datos, Según el procesamiento y análisis de conjuntos de datos. | Módulo 4: Embarcarse en su carrera en análisis de datos. Diferencia entre tipos de roles de análisis de datos. | 3 |