SAS Data Scientist. Plan de Formación

Transcripción

1 SAS Data Scientist Plan de Formación Juan Lorenzo, Director del Plan de Formación Tel:

2 BIG DATA EL NUEVO RETO EN LAS EMPRESAS BIG DATA Los datos son considerados hoy en día uno de los activos mas importantes de las empresas. Su volumen es enorme y crece día a día. Son tanto datos estructurados, como no estructurados y de muy diversas fuentes. El análisis de estos grandes volúmenes datos puede proporcionar información muy valiosa para la empresa y sus procesos, permitiendo nuevos modelos y la mejora de los existentes; las conclusiones de este análisis puede aportar gran valor a la toma de decisiones. Una nueva figura nace ante este escenario, el Data Scientist, que es capaz de abordar los datos, analizarlos, desarrollar modelos analíticos y entender los resultados para trasladarlos al contexto de negocio. Deberá disponer de conocimientos de las estructuras de datos, amplios conocimientos en estadística y habilidades de negocio En definitiva, el Data Scientist combinará hábilmente sus competencias técnicas con el conocimiento del negocio. 2

3 COMPETENCIAS UN PERFIL MULTIDISCIPLINAR La tarea primordial del Data Scientist es la detección eficiente de nuevas oportunidades de negocio mediante el uso creativo de técnicas de análisis aplicado a grandes volúmenes de datos. Para ello utiliza dos fuentes de trabajo; en una vertiente mantiene contacto cercano con las áreas de negocio y, en la otra, utiliza los datos y métodos creativos de análisis para desarrollar modelos de información y soporte a la toma de decisiones Fundamentos SAS Minería de Datos y Textos Uso Creativo de la estadística Gestión de Datos en Big Data Interpretación de Resultados Innovación y nuevas Oportunidades Estadística Tratamiento y Visualización de Datos Su objetivo es conseguir resultados rápidos basados en el análisis de los datos y para ello debe ser capaz de crear con agilidad estructuras de datos sobre las que aplicar técnicas de análisis apropiadas para seleccionar y obtener resultados que derivar en consecuencias para el negocio. 3

4 PLAN DE FORMACIÓN Pero la pregunta sigue siendo: Cómo ser un Data Scientist? Para dar respuesta a esta cuestión, SAS Formación dispone de un programa de capacitación integral que le permite adquirir las competencias de un perfil SAS Data Scientist. Este plan de formación se estructura por áreas de conocimiento que se corresponden con las competencias necesarias de un perfil Data Scientist. De este modo en cada una de estas áreas se adquiere el conocimiento, a través de los cursos de formación SAS incluidos en el plan de formación. Fundamentos SAS. Requisitos previos Se definen como requisito para acceder al plan de formación SAS Data Scientist Estadística Estrategias y Conceptos para el Data Scientist Estadística In-Memory para Hadoop Tratamiento y Visualización de Datos Introducción a Hadoop Integración de SAS con Hadoop SAS Visual Analytics: Exploring and Reporting Minería de Datos y Textos Modelización Predictiva usando la Regresión Logística Modelización Predictiva usando SAS High-Performance Analytics Text Analytics con SAS SAS Sentiment Analysis: Construcción de Modelos 4

5 ITINERARIOS POR COMPETENCIA Fundamentos SAS. Requisitos previos Dada la amplitud de conocimientos del perfil SAS Data Scientist, el plan de formación integral definido, parte de la premisa de disponer de conocimientos básicos de programación SAS y estadística, por tanto, la adquisición de éstos no se encuentra incluida en el plan de formación SAS Data Scientist. La base de conocimientos requerida puede ser adquirida con la siguiente relación de los cursos SAS. En caso de ser necesaria la realización de alguno de los cursos para completar la base de requisitos, estos pueden realizarse en formato elearning o bien contacte con SAS Formación para otras modalidades de realización. Fundamentos SAS Fundamentos de Programación SAS Técnicas de manipulación de datos con SAS Fundamentos Macro Lenguaje SAS Fundamentos de SAS SQL Estadística SAS: Introducción a ANOVA, Regresión y Regresión Logística Análisis Aplicado con SAS Enterprise Miner 5

6 ITINERARIOS POR COMPETENCIA Estadística En este ámbito, la tarea del SAS Data Scientist es analizar grandes cantidades de datos para descubrir características relevantes para el negocio e investigar las relaciones entre ellos, primero por medio del análisis Descriptivo para posteriormente iniciar el proceso del análisis Predictivo. Estrategias y Conceptos para el Data Scientist Este curso repasa los principales Skills del Data Scientist modelización Predictiva, el valor de los Datos Desestructurados, la importancia de la Visualización trabajando con Big Data Estadística In-Memory para Hadoop Este curso se centra en el acceso y manipulación de datos en el servidor LASR para la ejecución de Análisis Exploratorios 6

7 ITINERARIOS POR COMPETENCIA Tratamiento y Visualización de Datos El acceso y preparación de datos para que sean completamente utilizables es una tarea esencial del Data Scientist. Los procesos de tratamiento de grandes volúmenes de datos, pueden ser muy lentos y complejos, por ello el Data Scientist debe ser capaz de crear las estructuras de datos apropiadas para poder trabajar con ellas rápida y eficientemente. Por otro lado el Data Scientist debe ser capaz de presentar los resultados de sus análisis de una forma clara y rápida a los usuarios de negocio. Introducción a Hadoop Este curso dotará a los asistentes de los conocimientos básicos sobre Hadoop necesarios para su posterior integración con SAS. Integración de SAS con Hadoop Este curso enseña como usar los métodos de programación de SAS para acceder, escribir y transformar datos en Hadoop; y a ejecutar código Map-Reduce y Pig a través de los procedimientos de Hadoop. SAS Visual Analytics: Exploring and Reporting Este curso enseña como Explorar y generar Informes utilizando SAS Visual Analytics 7

8 ITINERARIOS POR COMPETENCIA Minería de Datos y Textos La modelización predictiva es una de las principales actividades del Data Scientist, pero el gran volumen de datos y variables así como la diversa naturaleza de estos, obliga a que sea capaz de aplicar técnicas de selección de variables, valoración de modelos, tratamiento de valores missing, que deben ser eficientes para dichos conjuntos de datos masivos. En este sentido, el uso de las capacidades High Performance es clave para la consecución óptima de resultados. Así mismo, deberá dominar métodos estadísticos y lingüísticos para determinar palabras clave deterministas y temas, categorizar contenidos y descubrir el sentimiento de texto electrónico. Modelización Predictiva usando la Regresión Logística Este curso cubre la Modelización Predictiva por medio de la regresión Logística, la Selección de Variables, tratamiento de Valores Faltantes y el uso de técnicas para el Tratamiento Masivo de datos. Modelización Predictiva usando SAS High- Performance Analytics Text Analytics con SAS Este curso se centra en la funcionalidad de SAS High-Performance Statistics y los procedimientos de Data Mining para la modelización Predictiva. Este curso enseña como procesar datos de Texto para para agruparlos en subgrupos homogéneos y a su uso para mejorar los modelos Predictivos. SAS Sentiment Analysis: Construcción de Modelos Este curso muestra como escribir reglas para construir Modelos Basados en Reglas para evaluar sentimientos y a combinarlos con modelos estadísticos. 8

9 CARACTERÍSTICAS DEL PLAN DE FORMACIÓN Número de horas lectivas 140 horas Idioma Los cursos incluidos en el plan de formación serán impartidos en su mayoría en Castellano excepto alguno de los cursos que será impartido en inglés por especialistas internacionales Material Para todos los cursos, SAS entrega toda la documentación necesaria para el desarrollo de los mismos en forma de manuales de cursos, material, así como hojas de asistencia y encuestas para la valoración de los diferentes aspectos del curso a su término Ubicación Los cursos se realizaran en las aulas de SAS en Madrid sitas en C. Arroyo de Valdebebas, 4, P3, Madrid Certificación Certificado de Asistencia al plan de formación SAS Data Scientist con la asistencia a un mínimo del 80% de las horas lectivas del plan de formación. Título Propio de SAS Data Scientist con la superación con éxito de la prueba de evaluación final Director del Plan de Formación Juan Lorenzo juan.lorenzo@sas.com 9

10 SAS FORMACIÓN CONTÁCTANOS support.sas.com/training Tel: Tel: