Principios de Data Science & Analytics - Nuevo, febrero 2019

$ 225.00

Si te interesa conocer el campo profesional que la revista Harvard Business Review ha llamado "the sexiest job of the 21st Century", esta es tu oportunidad para adentrarte en la disciplina en tan sólo seis (6) semanas.

Con ejemplos prácticos e interactivos, aprenderás a manejar la data y utilizarla de forma persuasiva para lograr mejores decisiones. Al final del curso, cada participante habrá completado un ejercicio de su propia selección para analizar data de su negocio, institución, compañía, u otra entidad que desee.

CUANDO: 6 miércoles corridos, del 27 de febrero al 3 de abril, de 5:30-8:30pm

DONDE: En el salón principal de Sagrado Global, Edif. Barat Sur, Suite 115, en la Universidad del Sagrado Corazón. Para convenience de nuestros participantes, también ofrecemos la posibilidad de tomar la clase de forma video-presencial (por videoconferencia desde el lugar de su conveniencia, pero interactuando en tiempo real con su profesor y compañeros de clase).

PARA QUIEN: Toda/o profesional que desee ampliar su conocimiento en el análisis de datos. Se recomienda tener un conocimiento mínimo de Excel o similar.

Quién enseña el curso: Prof. José A. Jorge Pagán, Ph.D.

El Prof. José Jorge Pagán tiene una maestría y doctorado en Sistemas de Información, y vasta experiencia enseñado en varias universidades del país.

Con 21 años de experiencia profesional en tecnologías de información gubernamental, actualmente se desempeña como Strategic Solutions Advisor en la firma de consultoría en tecnología Acumenian.

DESCRIPCIÓN DEL CURSO

El curso proporciona una visión general de área de estudios, que abarca una amplia selección de retos y metodologías para trabajar con datos. Se estudiará en términos generales la recopilación de datos, la integración, la gestión, el modelado, el análisis, la visualización, la predicción y la toma de decisiones, así como la seguridad y la privacidad de los datos.

Este curso le expondrá a las disciplinas básicas de la ciencia de datos, incluyendo bases de datos, almacenamiento de información, estadísticas, minería de datos, visualización de datos, machine learning, computación en la nube e inteligencia de negocios.

Competencias

1. Promover destrezas de análisis, interpretación, comunicación, presentación y narración con datos.

2. Adquirir conocimiento general de las ciencias de datos a través de proyectos y casos de estudio en diversos campos profesionales.

3. Desarrollar pensamiento ético respecto a los datos

OBJETIVOS

Al completar el curso podrá:

Describir lo que es la ciencia de datos, el ciclo de vida de un proyecto en ciencias de datos, y las destrezas necesarias para ser un científico de datos.
Entender los problemas solucionables con la ciencia de datos y atenderlos desde una perspectiva analítica y estadística
Identificar y comprender la estructura y alcance de los datos de su organización, y cómo ésta atiende sus necesidades estratégicas y operacionales.
Comprender el ciclo de vida del proyecto de ciencia de datos
Aplicar herramientas básicas de anáisis de datos para obtener resultados.
Desarrollar técnicas y buenas prácticas en el diseño, desarrollo, implementación y manejo de consultas e informes.
Desarrollar destrezas conducentes a certificaciones profesionales en el área de ciencias de datos.
Crear actitud ética respecto a la integridad y privacidad en la ciencia de datos.

ESTRATEGIAS DE INSTRUCCIÓN:

Conferencias y presentaciones
Talleres prácticos
Desarrollo progresivo de proyectos para aplicar los conceptos discutidos en clase.

RECURSOS DE APRENDIZAJE:

El uso de la computadora y los programas asociados al manejo y análisis de datos son los recursos principales de aprendizaje. El curso tendrá un enfoque teórico-práctico para enriquecer la experiencia de aprendizaje. Se realizarán ejercicios con datos relacionados a sus respectivas industrias para introducir al estudiante a los conceptos de ciencias de datos.

CONTENIDO E ITINERARIO (6 SEMANAS)

Tema	Fecha
Introducción a Ciencias de Datos · Ciclo de Vida · Destrezas sugeridas	Semana 1
Anállisis exploratorio de datos · Herramientas básicas · Población y muestra · Modelos estadísticos	Semana 2
Visualización de Datos · Conceptos básicos · Introducción a herramientas de visualización · Casos de estudio	Semana 3
Introducción a Machine Learning · Funciones básicas · Aplicación en industria	Semana 4
Introducción a Data Mining y Business Intelligence · Funciones básicas · Aplicación en industria	Semana 5
Etica/Aspectos legales en las Ciencias de Datos · Integridad, confiabilidad y privacidad de los datos y legislación aplicable PROYECTO CAPSTONE	Semana 6

EVALUACION

Cada sesión tendrá un ejercicio práctico o caso de estudio que será asignado al final de la clase. El / La participante lo realizará por su cuenta, y será discutido en grupo al inicio de la siguiente sesión.

DISPOSICIONES GENERALES

A. Asistencia a clase y participación

· Es obligatorio la asistencia a clases. Si usted se tiene que ausentar será responsable del material que se haya ofrecido en el curso.

B. Política y reglas de entrega de trabajos

Cada trabajo solicitado se entregará en la fecha estipulada. Entregas tardías tendrán penalidades de 10 puntos menos.

C. Reposiciones

Solo se darán reposiciones a los estudiantes que se ausenten a una prueba con una excusa médica o por un escrito explicativo.

REFERENCIAS Y RECURSOS EN LINEA

What is Data Science?

https://datascience.berkeley.edu/about/what-is-data-science/

Introduction to Data Science – Youtube Video

https://www.youtube.com/watch?v=KxryzSO1Fjs

Data Structure and the Data Science Pipeline

https://developer.ibm.com/articles/ba-intro-data-science-1/

Towards Data Science

https://towardsdatascience.com/data-science/home