El Certificado Profesional en Data Science integra cursos generales y especializados que ayudarán al/la participante a desarrollar sus destrezas y potencial en análisis de datos, visualización de datos, entre otros, desde la perspectiva académica, investigativa, o de negocio. El certificado consta de 6 cursos requeridos.
Conoce de qué trata cada curso:
I Cursos requeridos (6) I
Introduction to Data Science & Analytics: Este curso introductorio proporciona una visión general del área de estudios. Aprenderás los términos generales de la recopilación de datos, la integración, la gestión, el modelado, el análisis, la visualización, entre otros.
Temas que se cubrirán en este curso:
- Análisis exploratorio de los datos
- Visualización de datos
- Introducción a Machine Learning
- Introducción a Data Mining y Business Intelligence
- Ética en las Ciencias de Datos
Temas que se cubrirán en este curso:
- Fundamento
- Estadísticas
- Funciones y manejo de errores
- Analizando datos
- Análisis de datos en gran escala
- Visualizaciones
Marketing Analytics: En este curso introductorio conocerás cómo usar el análisis de datos para obtener información y comercializarla.
Temas que se cubrirán en el curso:
- ¿Qué es la Data?
- Análisis de datos internos: Visión general
- Análisis de datos internos: Realización de una auditoría
- Buscar datos
- Datos competitivos
Big Data Analytics: Este curso introductorio se centra en el estudio de la integración de estructuras de datos de diversas fuentes, su análisis y visualización efectiva. Se estudia el diseño de bases de datos, tablas y relaciones como fuentes principales de información.
Temas que se cubrirán en este curso:
- Componentes
- Modelamiento de Datos
- Modelos predictivos
- Seguridad y privacidad en análisis de Big Data
- Uso de Big Data en la industria
Machine Learning: Este curso sirve de introducción para comprender esta disciplina científica que pertenece al campo de la Inteligencia Artificial.
Temas que se cubrirán en este curso:
- Conceptos básicos
- Aprendizaje Supervisado: Modelo Lineal
- Aprendizaje No Supervisado
- Kernel Methods
- Fairness and Transparency
- Refuerzo del aprendizaje
Python: En este curso introductorio explora el uso de la visualización de datos, manejo y limpieza de datos, introducción al análisis estadístico, e introducción a Machine Learning.
Temas que se cubrirán en este curso:- Proyectos en las Ciencias de Datos
- Introducción a Python
- Programación en Python
- Ecosistema de Ciencias de Datos en Python
- Data Wrangling
- Visualización de datos
- Machine Learning
Nota: No todos los cursos se ofrecen en todas las sesiones.