Seguí Mesquida, Santi
Vitrià Marca, Jordi
- Titulados universitarios de los ámbitos de la informática, la estadística y las matemáticas que quieran introducirse en el mundo de la ciencia de los datos.
- Personas con otras titulaciones que tengan nociones básicas de procesamiento de datos, estadística e informática.
Requisitos de acceso:
- Tener un nivel básico de programación en Python, puesto que el curso es práctico y está muy orientado al uso de técnicas computacionales para resolver casos concretos.
- Disponer de un ordenador portátil (para poder seguir las clases interactivas).
El alumnado sin titulación universitaria podrá adquirir las mismas habilidades y conocimientos impartidos en este curso y optar a una acreditación específica para este colectivo. Para conocer los requisitos y condiciones de acceso, consultar con los responsables del curso.
- Ser consciente del nuevo reto social generado por el uso de ordenadores y aparatos electrónicos en el día a día y en muchas actividades habituales y aprender a dar sentido a los grandes volúmenes de datos que se generan a diario y aprovecharlos.
- Adquirir conocimientos sobre la ciencia de los datos, una nueva área profesional que quiere dar respuesta al reto, tanto desde el punto de vista tecnológico como social, de controlar e interpretar las cantidades inmensas de datos que se generan sobre las acciones que se desarrollan en el mundo real en muchos aspectos de la vida personal y profesional, desde las compras electrónicas hasta la investigación científica o las finanzas, dado que estos datos, sin control ni interpretación, solo son, en el mejor de los casos, ruido.
- Adquirir conocimientos sólidos de informática, estadística y matemáticas, que son la esencia de los llamados macrodatos, o big data, un elemento clave en áreas como la genética (por ejemplo, para decodificar el genoma humano), la salud personalizada, la información de internet, las interacciones en las redes sociales e incluso la física aplicada o la astronomía, y también de los entornos tecnológicos más adecuados para desarrollarlas, dado que un aspecto clave de la ciencia de los datos es la necesidad de procesar conjuntos muy grandes de datos que superan la capacidad de los ordenadores actuales.
- Adquirir conocimientos sobre un ecosistema de herramientas, centrado en el lenguaje Python, que cubre todas las fases de un proyecto de datos masivos: desde la exploración de datos y el prototipado hasta el desarrollo de productos basados en datos.