IFCT0193 Data mining business intelligence
Obtener una comprensión profunda y práctica de la minería de datos, desde los fundamentos hasta las aplicaciones avanzadas, aprendiendo a manejar el ciclo completo de un proyecto de minería de datos, utilizando herramientas y técnicas actuales, dirigido a la aplicación práctica en entornos empresariales reales y considerando aspectos éticos y de sostenibilidad.
- Compatibilidad
- SCORM 1.2. Compatible con Moodle, Canvas, Blackboard, TalentLMS y otros
- Trazabilidad para FUNDAE
- Registros completos de actividad y evaluación, listos para auditoría
- Idiomas
- Castellano, catalán, euskera y gallego
- Última revisión
- 2026
Para quién es
Esta acción formativa está dirigida a profesionales de los siguientes sectores:
- Servicios a las empresas
- Convenios: Empresas de consultoría y estudios de mercado y de la opinión pública · Empresas de trabajo temporal
- Economía e industria digital
- Convenios: Economía e industria digital
Contenido del programa
- Adquisición de conceptos fundamentales sobre ciencia de datos y minería de datos(2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Introducción al rol del científico de datos en Azure
- Comprensión de herramientas específicas de Azure Machine Learning (Azure ML) para el manejo de datos
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Implementación de proyectos de ciencia de datos con Azure(2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Uso de Azure Machine Learning para definición de objetivos y creación de experimentos
- Análisis de costes y optimización de recursos en entornos Azure
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Selección y exploración de datos en Azure(2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Conexión a diversas fuentes de datos en Azure: Azure Blob Storage, Azure Data Lake, SQL Azure
- Implementación de análisis exploratorio de datos (EDA) utilizando Azure ML y Python SDK
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Preparación y transformación de datos(2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Uso de Data Wrangling en Azure Machine Learning
- Limpieza y preparación de datos con Dataflow y Databricks
- Uso de Azure Data Factory para automatización de procesos de transformación
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
Actividades del módulo
- Aplicaciones prácticas
- Glosario
- Bibliografía
- Legislación de referencia
- Actividades prácticas
- Examen
Diseñado para que terminen
Los cursos buenos son los que se terminan. Cada recurso está pensado para mantener a tus estudiantes avanzando: desde el primer objetivo hasta el cierre del curso.
Objetivos
Saben qué van a aprender al inicio de cada tema. Sin avanzar a ciegas.
Diagramas
Conceptos clave visualizados antes de leer. Menos esfuerzo, mejor retención.
Podcasts
Otro formato para avanzar fuera del ordenador: en el coche, andando, entre tareas.
Autoevaluaciones
Saben dónde están en cada paso. Sin sorpresas al final del curso.
Tarjetas de estudio
Repasan en 5 minutos. No tienen que releer todo el tema antes de avanzar.
Recuerda
Cierre de cada tema con lo esencial. Pasan al siguiente con todo claro.
Quiero saber más
Opcional, para curiosos. No alarga el curso de quien solo quiere terminar.
Demo abierta
Pruébalo tú mismo. Un curso completo, sin formularios.
SEAD025PO Básico de Gestión de Prevención de Riesgos Laborales · 50h · 4 idiomas
Bonificación FUNDAE
Ocupados 2024-2027, 2ª Fase
ESTATAL_2024_27_F2
Importe subvencionable y modalidades
Lo que tú cobras por estudiante al impartir esta acción bonificada. No es el precio del SCORM.
Duración
40h
Importe subvencionable por estudiante
440€
Módulo económico: 11.00€/hora
Duración
40h
Importe subvencionable por estudiante
222€
Módulo económico: 5.56€/hora