Estudiar Ingeniería

Objetivos y descripción

El participante logrará comprender los desafíos que conlleva la implementación de Ciencia de Datos e incorporará los conocimientos necesarios para obtener información relevante a partir de fuentes de datos sin procesar. Será capaz de definir los objetivos y el problema de negocio, aplicar técnicas de obtención, análisis, limpieza y transformación de datos logrando traducir los resultados en alternativas de toma de decisión y acción.

Destinatarios Curso Ciencias de Datos

Público interesado en la toma de decisiones a partir de datos.

Próximos inicios

15 de septiembre a 27 de octubre de 2021.

Duración

21 hrs en lunes y miércoles de 19 a 20:45.

Plataformas de dictado:

  • ZOOM para reuniones a distancia.

Evaluación

  • Evaluación en línea vía cuestionario de opción múltiple: 40 preguntas.
  • Es necesario obtener el 70% para aprobar.

Docente

Ing. Hugo Moreno. Profesional con amplia experiencia en Ciencia de Datos. Docente de la Facultad de Ingeniería de UDE.

Temario Ciencias de Datos

  • Conceptos básicos y reseña histórica del origen de la Ciencia de Datos.
  • Diferencias entre Ciencia de Datos, Análisis de Datos, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.
  • ¿Cómo se lleva a cabo la Ciencia de datos y de qué manera la Ciencia de Datos está transformando los negocios?
  • Aplicaciones más conocidas de Aprendizaje Automático y Ciencias de Datos en el mundo real.
  • Herramientas para Ciencia de Datos.
  • Plataformas para proyectos de Ciencia de Datos.
  • Casos de éxito. Analítica para la toma de decisiones y competitividad.
  • Metodología para proyectos de Analítica.
  • Preparación de datos estructurados.
  • Analítica de Procesos.
  • Conceptos e implementación de KPIs.
  • Elaboración de Paneles de Control de Gestión (Control Dashboards).
  • Herramientas de visualización, análisis e interpretación de visualizaciones.
  • Riesgos y consideraciones al realizar proyectos de Analítica de Datos.
  • Principios y métodos de anonimización.
  • Tecnologías para analizar grandes volúmenes de datos.

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