El Certificado Profesional en Data Science & Analytics integra cursos generales y especializados que ayudarán al participante a desarrollar sus destrezas y potencial en visualización y análisis de datos, desde la perspectiva académica, investigativa, o de negocio.
El certificado consta de 6 cursos (1 curso requerido y 5 electivos) los cuales se pueden completar en un período de 8 a 12 meses (dependiendo de la cantidad de cursos que tome por sesión).
Conoce de qué trata cada curso:
I Curso requerido (1) I
Principios de Data Science & Analytics: Este curso 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
I Cursos electivos (5) I
Big Data: Este curso 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
Temas que se cubrirán en este curso:
- Fundamento
- Estadísticas
- Funciones y manejo de errores
- Analizando datos
- Análisis de datos en gran escala
- Visualizaciones
Developing Stories with Data Analytics: En este curso aprenderás estrategias y herramientas efectivas para la comunicación de datos de la manera más impactante posible, a través de historias analíticas elaboradas.
Temas que se cubrirán en este curso:
- ¿Qué es "contar historias con datos"?
- El arco de la narración
- Conoce tu audiencia
- Haciendo gráficos visuales
- Consejos de narración de datos
- Perspectiva de la narración de datos
- Ética de la narración con datos
Temas que se cubrirán en este curso:
- Introducción a R y RStudio
- Estructuras de datos en R
- Programación en R
- Manipulación de estructuras de datos en R
- Visualización de Datos
Machine Learning: Aprende sobre 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
Marketing Analytics: Conoce cómo usar el análisis de datos para obtener información y comercializar a clientes individuales.
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
Temas que se cubrirán en este curso:
- Componentes
- Modelamiento de Datos en Power BI
- Visualización de Datos en Power BI
- Introducción a Data Analysis Expressions
- Publicación de informes y potencial uso empresarial
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
Temas que se cubrirán en este curso:
- SQL y Data Sciences
- Comando básicos para manipulación y extracción de datos
- Trabajando con más de una tabla
- Filtrando por filas - aggregation
- Subqueries y temporary tables
Temas que se cubrirán en este curso:
- El abc de las estadísticas
- Fuentes de datos estadísticos y la inteligencia de negocios
- Tableau Public - Principios de la presentación y la visualización de datos
- Generación de tablas, gráficos y mapas en Tableau
- Dashboards y storyboards en Tableau
[Nota: No todos los cursos se ofrecen en todas las sesiones.]