Desarrolar en los participantes competencias digitales orientadas hacia la gestión eficiente de datos e información en la era del "big data".
Reconocer la importancia del uso de datos en los procesos de decisión en el contexto económico y empresarial.
Introducir el concepto de DDDM (Data−Driven Decision Making).
Adquirir destrezas básicas de programación de ordenadores y usar lenguajes de programación especialmente apropiados para analizar datos.
Reconocer la importancia del procesamiento del lenguaje natural y la gestion automatizada de información textual.
COMPETENCIAS:
G04: Identificar los formatos de datos habituales y saber realizar conversiones entre ellos.
E06: Conocer las principales características del lenguaje Python y las librerias más utilizadas en la gestión de datos.
E07: Realizar procesos ETL (Extract, Transform and Load) con paquetes informáticos.
E08: Gestionar información con diferentes niveles de estructuración.
E09: Codificar en Python sencillos algoritmos para realizar análisis y simulaciones.
E10: Aprender a utilizar herramientas informáticas que automaticen la recuperación de datos en diferentes formatos y con diferentes niveles de estructuración (Área competencial información y alfabetización de datos−Nivel básico).
E11: Saber obtener datos en formatos abiertos (CSV,JSIN,XML,...) (Área competencial Información y alfabetización de datos−Nivel básico).
E12: Conocer las características de los tipos de datos básicos y compuestos de los lenguajes de programación (Área competencial Información y alfabetización de datos−Nivel básico).
E13: Implementar estructuras iterativas y condicionales con el lenguaje Python (Área competencial Información y alfabetización de datos − Nivel básico).
E14: Construir paquetes y módulos para abordar problemas prácticos (Área competencial Resolución de problemas − Nivel básico).
E17: Usar Python para realizar análisis básicos orientados a la obtención de conocimiento a partir de datos (Área competencial Información y alfabetización de datos − Nivel básico).
E18: Dominar algunas de las librerias básicas del lenguaje Python: NumPy, Matplotlib, Pandas (Área competencial Información y alfabetización de datos − Nivel básico).
E19: Saber realizar procesos básicos de WebScrapping (Area competencial información y alfabetixación de datos − Nivel básico).
E20: Usar lenguajes de programación para el análisis de colecciones de documentos textuales (Área competencial Información y alfabetización de datos − Nivel básico).
RESULTADO DE APRENDIZAJE:
Conocer las características de los tipos de datos básicos y compuestos de los lenguajes de programación (Área competencial Información y alfabetización de datos − Nivel básico).
Aplicar Python para construir paquetes y módulos para abordar problemas prácticos (Área competencial Resolución de problemas − Nivel básico).
Aplicar Python en la realización análisis básicos orientados a la obtención de conocimiento a partir de datos (Área competencial Información y alfabetización de datos − Nivel básico).
Saber realizar procesos básicos de WebScapping (Área competencial Información y alfabetización de datos − Nivel básico).
Usar lenguajes de programación para el análisis de colecciones de documentos textuales (Área competencial información y alfabetización de datos − Nivel básico).
La Microcredencial tiene horas de clase virtuales síncronas y virtuales asíncronas. En caso de no poder asistir a las sesiones síncronas, las clases quedan grabadas para su posterior visualización.
