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Curso en Acciones de procesamiento de datos
Presentación del curso
En este Curso en Acciones de procesamiento de datos haremos una aproximación a diferentes alternativas de procesamiento de datos como la extracción de información de sitios web (web scraping), generación de conocimiento a partir de textos (text mining) y la visualización de datos como facilitador del descubrimiento de conclusiones y mejora en la toma de decisiones.
Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
En este Curso en Acciones de procesamiento de datos haremos una aproximación a diferentes alternativas de procesamiento de datos como la extracción de información de sitios web (web scraping), generación de conocimiento a partir de textos (text mining) y la visualización de datos como facilitador del descubrimiento de conclusiones y mejora en la toma de decisiones.
Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
¿Qué aprenderás en este curso?
Al finalizar el Curso en Acciones de procesamiento de datos serás perfectamente capaz de:
- Saber obtener y procesar datos semi-estructurados y no estructurados obtenidos mediante web scraping y minería de texto.
- Ser capaz de visualizar e interpretar la información que subyace a datos de variada complejidad.
¿Para quién es este curso?
El Curso en Acciones de procesamiento de datos proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:
- Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
- Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
- Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología
El curso incluye:
Plan de estudios
Contenidos del curso:
- Bienvenida y presentación
Resumen
En esta clase se abordarán los procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL), imprescindibles en cualquier labor de procesamiento de datos. Tras introducir los conceptos básicos, se abordará de forma práctica el tratamiento de archivos y bases de datos, utilizando Python como herramienta ETL.
Objetivos
- Comprender el concepto de ETL
- Entender la arquitectura Datawarehouse (DWH)
- Diferenciar entre procesos ETL y ELT
- Saber tratar archivos de datos estructurados, semiestructurados y desestructurados, acceder a bases de datos relacionales desde Python y crear bases de datos locales
- Utilizar Python como herramienta ETL
Temario
- Fase inicial
- Instalación de software
- Procesos ETL
- Captación, fuentes de datos y formatos
- Procesos ETL con Python
- Manejo de archivos en Python
- Datos estructurados
- Datos semiestructurados
- Datos semiestructurados. JSON
- Datos desestructurados
- Almacenamiento FTP
- Procesos ETL. Bases de Datos
- Modelos relacionales y no relacionales
- Acceso a bases de datos relacionales con Python
- Acceso a bases de datos relacionales con Python. Parte II
- Aplicación para gestionar bases de datos SQLite
- Proyecto
- Pasos a seguir: Fase 1 del proyecto
Resumen
En esta clase sobre web scraping, se abordan conceptos fundamentales relacionados con la obtención de datos de la web de manera automatizada.
Comenzamos con una introducción a la evolución de la web y su abundancia de datos, para luego explorar los procesos de crawling, scraping y parsing. También se discuten los riesgos y desventajas asociados con el web scraping.
En la parte práctica, se realizan ejemplos concretos de scraping, como la extracción de texto de un discurso, el seguimiento del valor de una criptomoneda y la extracción de tablas de una página web.
Objetivos
- Comprender la evolución de la web y su importancia como fuente de datos.
- Familiarizarse con los conceptos clave de crawling, scraping y parsing en el contexto del web scraping.
- Identificar los riesgos y desafíos asociados con la extracción de datos de la web de manera ética y legal.
- Adquirir habilidades prácticas para realizar scraping en la web, incluyendo la extracción de texto, seguimiento de datos dinámicos y extracción de tablas.
- Desarrollar la capacidad de aplicar los conocimientos adquiridos en la clase para obtener datos específicos de la web de manera efectiva y ética.
Temario
- Introducción a la web
- Scraping, crawling y parsing
- Extracción de datos web
- Acceso a páginas web con Python
- Ejemplos prácticos
- Obtención de la frecuencia de palabras de un discurso
- Web scraping de bitcoin
- Web scraping con pandas
- Agente de usuario
- Práctica mediante un ejemplo de la web transfermarkt
- Web Scraping con Selenium
- Práctica mediante un ejemplo de web scraping
- Proyecto
- Pasos a seguir: Fase II del proyecto
Resumen
En esta clase sobre servicios web y APIs, exploramos conceptos esenciales relacionados con servicios web, API, el protocolo HTTP (métodos GET y POST), llamadas a APIs, seguridad y uso de APIs, así como APIs de inteligencia artificial.
Además, realizamos ejercicios prácticos llamando a diversas APIs, como la de calidad del aire, predicciones meteorológicas, la NASA y utilizamos la librería de Yahoo Finance en Python, que se basa en la API de Yahoo.
Objetivos
- Comprender los conceptos fundamentales de servicios web y APIs, incluyendo la diferencia entre un servicio web y una API.
- Familiarizarse con los principios de las APIs REST y el protocolo HTTP, con un enfoque en los métodos GET y POST.
- Aprender a realizar llamadas a APIs, procesar respuestas y aplicar conceptos de seguridad al interactuar con servicios web.
- Adquirir habilidades para trabajar con APIs en el entorno de programación de Python
Temario
- Introducción a los servicios web y APIs
- Conceptos de servicios web, API y protocolo HTTP
- APIs de Inteligencia Artificial
- Ejemplos prácticos
- API para obtener la calidad del aire
- API de previsión climática
- API de la NASA
- Librería de Yahoo Finance en Python
- Proyecto
- Pasos a seguir: Fase III del proyecto
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