Data Science con Python. De cero a experto

Personas que se inician en la gestión de datos, profesionales de la informática, la estadística, trabajadores de las empresas de AERTIC.

Para la realización con éxito de la microcredencial, son necesarios conocimientos previos de programación.

Titulación mínima de Educación Secundaria Obligatoria (Nivel EQF:2)

• Cumplimentar el boletín de inscripción.
• Enviar la documentación requerida.

La admisión se establece por riguroso orden de matrícula siempre y cuando se cumpla el perfil y requisitos de acceso.

Cumplimentar el boletín de inscripción NO da derecho a una reserva de plaza. Esta se entenderá cuando, además de cumplimentar el boletín, el alumno/a entregue TODA la documentación necesaria para formalizar la matrícula y se le comunique que es correcta y está matriculado/a.

• Fotocopia del DNI/NIE
• Fotocopia del título que da acceso al curso

La documentación para formalizar la matrícula de estos estudios ha de presentarse por Sede Electrónica de la Universidad de La Rioja.

Podrá hacerlo desde cualquier ordenador con conexión a internet.

• En primer lugar, es imprescindible tener CUASI (clave de acceso y contraseña). Si no dispone de la misma o la ha olvidado puede generarla desde: https://aps.unirioja.es/registroCUASI/
• Posteriormente deberá acceder a la Sede Electrónica de La Universidad de La Rioja, (Sede Electrónica). Pinche sobre este enlace para acceder al procedimiento de “trámites generales” Instancia General y enviar la documentación solicitada. Deberá cumplimentar sus datos personales y seleccionar como “unidad de destino” Fundación de la Universidad de La Rioja (M.P.). A continuación, deberá adjuntar escaneados todos los documentos requeridos. Este sistema ya dispone de una Declaración Responsable que tendrá que aceptar.

Matrícula general: 65,55€.

Formas de pago:

• Por tarjeta de crédito o débito a través de la plataforma segura. Accediendo al boletín de inscripción. Sus datos serán encriptados y ninguna persona no autorizada podrá verlos ni utilizarlos. Este tipo de pago es el más ventajoso para usted ya que no se cobra ninguna comisión.
• Por transferencia bancaria a la cuenta del Banco Santander ES13 0049 6684 1122 1607 6508 (SWIFT: BSCHESMM)

El pago por transferencia deberá ser por el importe íntegro, los gastos de transferencia serán a cargo del ordenante, no asumiendo la Fundación ningún gasto o comisión bancaria. Con este tipo de pago es imprescindible enviar por correo electrónico el comprobante bancario de la transferencia.

El objetivo principal es proporcionar al estudiante la capacidad de ejecutar proyectos completos de Data Science, siendo capaz de importar fuentes de datos heterogéneas, realizar la limpieza y transformación de datos, analizar y visualizar estadísticamente la información y obtener conclusiones que provoquen alto impacto en su entorno. Este objetivo se concreta en los siguientes:

1. Aprender el lenguaje Python para Data Science con las librerías Numpy y Pandas.
2. Conseguir aplicar las diferentes librerías de visualización de datos.
3. Realizar correctamente el análisis de los datos con las herramientas disponibles.
4. Integrar el uso de Python con herramientas de BI.

El ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) es una herramienta del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) para medir la actividad que se dedica al estudio, donde se incluyen no solo las horas de clase sino también las horas que el alumnado dedica al estudio, además de todas las actividades que son necesarias para la superación de la formación, tutorías, seminarios, tiempo dedicado a elaborar trabajos, prácticas o proyectos obligatorio, etc. Dicho lo anterior, un crédito ECTS equivale a 25 horas de trabajo del estudiante.

El ECTS se ha adoptado como sistema nacional de créditos en la mayoría de los países del Espacio Europeo de Educación Superior y cada vez en más lugares fuera de el. De esta forma se garantiza la equivalencia entre los diferentes sistemas europeos y puede permitir establecer convalidaciones y movilidad entre universidades.

La microcredencial se realizará de forma online.

Jónathan Heras Vicente,
Universidad de La Rioja

Iván Pinar Domínguez,
ADR Formación

La evaluación del curso se desarrollará mediante actividades prácticas obligatorias (3) y pruebas tipo test (10).

Para superar el curso será necesario superar todas las pruebas.

Microcredencial universitaria en “Data Science con Python. De cero a experto” (Nivel marco de cualificaciones europeo: 6)