Responsable Experto en Gestión y Análisis de Datos
Conviértete en un líder capaz de coordinar proyectos de datos, desde la ingeniería hasta la implementación de modelos de Inteligencia Artificial. Este curso te prepara para transformar información en estrategias empresariales, garantizando calidad, seguridad y eficiencia. Un perfil altamente demandado en la economía digital actual.
Información del curso
- Duración240 horas lectivas
- UbicaciónMadrid
- EmpresaCOREMSA
Requisitos y destinatarios
Requisitos
- Residencia en Madrid.
- Estar en situación de desempleo con demanda actualizada.
- DNI o NIE vigente con permiso de residencia.
Dirigido a
Personas desempleadas residentes en Madrid con interés en la analítica de datos.
Qué aprenderás
- Dominar el ciclo de vida del dato: recogida, tratamiento y análisis estratégico.
- Implementar procesos de ingeniería de datos y estadística aplicada.
- Desarrollar modelos predictivos mediante Machine Learning e Inteligencia Artificial.
- Aplicar técnicas avanzadas de Deep Learning en entornos empresariales.
- Gestionar infraestructuras Big Data y entornos de computación en la nube.
- Crear visualizaciones de datos efectivas para la toma de decisiones.
- Potenciar habilidades de gestión, liderazgo y trabajo en entornos digitales.
Temario
Estructura del Programa: Dominio Estratégico del Dato
El programa se ha diseñado para transformar tu perfil profesional, combinando habilidades técnicas con competencias de gestión estratégica.
1. Fundamentos y Data Engineering
- La cultura del dato: Importancia estratégica y gobernanza.
- Bases técnicas: Iniciación a Python, estadística aplicada y arquitectura de datos.
2. Inteligencia Artificial y Machine Learning
- Modelos predictivos: Desarrollo y optimización con Machine Learning.
- Deep Learning: Aplicaciones avanzadas en la resolución de problemas complejos.
3. Ecosistema Big Data y Cloud
- Infraestructura: Gestión de entornos Big Data.
- Cloud Computing: Implementación y despliegue de soluciones escalables.
4. Visualización y Estrategia
- Data Storytelling: Técnicas avanzadas de visualización para la toma de decisiones.
- Interpretación: Transformación de información técnica en valor para el negocio.
5. Competencias Profesionales y Liderazgo
- Soft Skills: Habilidades de comunicación, liderazgo de equipos técnicos y gestión de proyectos en entornos digitales.
Metodología
El enfoque es totalmente práctico, permitiendo a los alumnos aplicar los conocimientos teóricos sobre casos reales que enfrentan las empresas actuales. El objetivo es que el estudiante no solo aprenda a programar o ejecutar modelos, sino que sea capaz de liderar el ciclo de vida completo del dato dentro de cualquier organización, garantizando la seguridad, calidad y relevancia estratégica de la información tratada.