Data Science para Negocios
Plan de Estudios
Cursos Obligatorios
Nuestro curso de Ingeniería de Datos te proporcionará una visión técnica sobre cómo comprender, aprovechar y reportar datos. Aprenderás cómo obtener, preparar y gestionar datos históricos, además de conocer la historia y principios de los sistemas de bases de datos, cómo limpiar datos sin procesar y cómo usar SQL para cargar y consultar datos en bases de datos.
Aprenderás a:
- Trabajar con bases de datos y clasificaciones, formatos y perfiles de datos.
- Identificar los principios y mejores prácticas de las bases de datos relacionales.
- Construir y extraer información de bases de datos de documentos.
- Diseñar un sistema conocido como almacén de datos (data warehousing) utilizado para informes y análisis de datos.
- Aplicar técnicas de privacidad, seguridad, ingestión, calidad y preparación de datos.
- Explorar tipos de bases de datos NoSQL, formatos de datos compatibles y modelos de datos utilizando la aplicación MongoDB.
- Implementar técnicas de limpieza y validación de datos para asegurar que la información llegue correctamente a los usuarios para su explotación.
- Crear informes y paneles de control en Tableau utilizando un almacén de datos analítico.
- Desarrollar un análisis coherente, conciso y realista, y aplicar tus conocimientos para crear una canalización de datos automatizada de extremo a extremo.
El curso de Python para Ciencia de Datos introduce los conceptos básicos de Python como lenguaje de programación. Este programa técnico, basado en proyectos, te capacitará para crear y ejecutar tus propios proyectos en Python.
Aprenderás a:
- Realizar análisis y procesamiento de datos avanzados.
- Escribir código Python de nivel de producción para procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.
- Crear modelos persistentes para ser implementados como una API o utilizados para puntuación por lotes.
- Diseñar código que se ejecute en paralelo utilizando funcionalidades de multiprocesamiento y multihilo.
- Optimizar el código Python para mejorar el rendimiento y la velocidad.
- Preparar, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático.
- Discutir funcionalidades avanzadas de Python como clases y funciones.
Estadística para Ciencia de Datos es un curso altamente práctico que te proporcionará las herramientas fundamentales para resolver problemas de ciencia de datos y prepararte para dar los siguientes pasos en el mundo del aprendizaje automático.
Aprenderás a:
- Comprender R y RStudio y sus aplicaciones.
- Analizar el concepto de prueba de hipótesis, trabajar con conjuntos de datos, construir modelos de clasificación e interpretar resultados.
- Comprender las complejidades de la regresión logística, evaluar sus resultados y entender cómo funciona una función de enlace.
- Realizar un Análisis de Componentes Principales (PCA) y múltiples comparaciones por pares, y analizar modelos con múltiples predictores categóricos.
- Presentar un análisis de principio a fin con conocimientos significativos sobre un conjunto de datos utilizando análisis exploratorio, reducción de dimensiones, modelos lineales y modelos de clasificación.
Nuestro curso de Inteligencia Artificial y Machine Learning se centra en los principios matemáticos y teóricos que sustentan el funcionamiento del aprendizaje automático en el entorno empresarial. Adquirirás una base en investigación y exploración de datos, así como en aprendizaje supervisado y no supervisado. También aprenderás cómo transformar grandes datos en conocimientos informados y accionables.
Aprenderás a:
- Identificar soluciones relacionadas con grandes datos (big data).
- Comprender los conceptos básicos de análisis predictivo y aprendizaje automático.
- Diseñar modelos de clasificación y regresión para predicción y razonamiento.
- Desarrollar una comprensión integral de la interpretación y evaluación de modelos.
- Utilizar lenguajes de programación de scripting, incluyendo Python, para procesar, visualizar y analizar grandes conjuntos de datos.
- Implementar soluciones de aprendizaje automático.
Este curso te proporcionará las técnicas y herramientas que necesitas para convertir conocimientos en narrativas convincentes. A lo largo de ocho semanas, aprenderás el arte de transmitir datos de manera significativa para apoyar la toma de decisiones de las partes interesadas e impulsar la acción.
Aprenderás a:
- Analizar datos para determinar patrones, conocimientos clave, elementos de acción y potencial de narración.
- Identificar cuáles necesidades empresariales pueden abordarse con datos.
- Describir los elementos clave de una historia de datos exitosa: conocer a la audiencia, definir el objetivo, mantener el compromiso y ser explícito sobre los puntos clave.
- Destilar datos en puntos clave utilizando infografías, paneles de control, informes e historias.
- Anticipar y gestionar preguntas de una variedad de audiencias.
- Mejorar la toma de decisiones a través de indicaciones y señales apropiadas para audiencias específicas.
Metodologías y Herramientas
Alteryx
Anaconda
Beautiful Soup
Gephi
GitHub
Google Cloud
Jupyter Notebook
MongoDB
MySQL
Neo4J
NumPy
OpenRefine
Python
Seaborn
Sklearn
Tableau
Características del formato online
- Módulos de aprendizaje interactivos y adaptados a tu agenda con una gran variedad de actividades, tareas y recursos.
- Sesiones en directo para aprender de forma colaborativa sobre el estado actual del sector, abordar problemas del mundo real y explorar soluciones realistas.
- Apoyo continuo de un asistente de instrucción para responder a tus preguntas y proporcionar feedback sobre tu trabajo.