Introduction to Data Science & Analytics
I Detalles I
Sesión: enero 2025
Fecha: lunes, 27 de enero al 3 de marzo del 2025 (6 lunes)
Horario: 6:00 p.m. – 9:00 p.m.
Horas contacto: 18 (1.8 CEUs)
Enlace de Zoom: se compartirá por correo electrónico el día antes de iniciar el curso.
I Descripción I
El curso sobre Introducción a la Ciencia de Datos proporciona una visión general del 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 introductorio asociará a participante a las disciplinas básicas de la ciencia de datos, incluyendo bases de datos, almacenamiento de información, estadísticas, visualización de datos, machine learning y computación en la nube. 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 temas generales para introducir al estudiante a los conceptos de ciencias de datos.
Recomendación: Conocimiento mínimo en programa Excel.
| Objetivos |
Al finalizar el curso los participantes estarán capacitados para:
- 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.
- Identificar 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 análisis 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.
- Emplear una actitud ética respecto a la integridad y privacidad en la ciencia de datos.
I Modalidad I
Video-presencial
Este curso se ofrecerá de forma video-presencial (videoconferencia en vivo) por medio de la plataforma Zoom. Le compartiremos un enlace a su correo electrónico mediante el cual podrá acceder al curso en el día y horario previamente indicado. Es importante que ingrese su email y número de teléfono al realizar su matrícula, ya que le contactaremos por estos medios para apoyo técnico.
I Profesora I
Brenda Carolina Torres Velásquez
La Profesora Brenda Torres-Velásquez posee un doctorado en ciencias ambientales de la Universidad Ana G. Mendez; una maestría en Matemáticas y Estadísticas de la Universidad de Puerto Rico, Recinto de Mayagüez; y una maestría en Bioestadística y Bioinformática del Centro de Másteres y Posgrados (Madrid, España) en conjunto con la Universidad Católica de Murcia (UCAM). Su vida profesional la ha desarrollado entre la investigación y la academia: efectuó un internado en el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en el Instituto de Economía, Geografía y Demografía (IEGD) en Madrid, España; se ha desempeñado como bioestadística en algunas compañías de Estados Unidos y ha sido profesora en distintas Universidades en Puerto Rico, impartiendo cátedra en estadística y matemáticas desde el 2009.
Actualmente, se desempeña como investigadora en bioestadística en el Centro Comprensivo de Cáncer de la Universidad de Puerto Rico siendo además co-líder del Core de Bioestadística y Bioinformática. Anteriormente trabajó más de 10 años en investigación científica en el área de Salud Pública, específicamente en enfermedades tropicales transmitidas por vectores en Puerto Rico y cuenta en su portafolio con varios artículos científicos en los cuáles aparece como coautora. Su interés en investigación es el área de ciencias de vida (life sciences): medicina, ambientales, salud pública, usando primariamente R y R Studio como herramienta para análisis de datos. Tiene conocimientos de programación en SQL, Stata y Python, entre los más relevantes en el campo de Ciencia de Datos.
NOTA: Curso se ofrece sujeto a matricula mínima y disponibilidad del(la) profesor(a).
¿Necesita solicitar el servicio de Acomodo Razonable?
El o la participante que decida solicitar el servicio del acomodo razonable, deberá comunicarse con la oficina de Sagrado Global al 787-728-1515 ext. 5337 / 5339.