Principios de Data Science & Analytics - Nuevo, Abril 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. 

 Este curso es para toda/o profesional que desee ampliar su conocimiento en el análisis de datos.  Se recomienda tener un conocimiento mínimo de Excel o similar. 

Fecha: martes, 9 de abril al 14 de mayo de 2019 (6 martes)

Horario: 5:30pm - 8:30pm

 

 

 

Profesor: 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:

  1. Conferencias y presentaciones
  2. Talleres prácticos
  3. 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

 

  

NOTA: Curso se ofrece sujeto a matrícula mínima y disponibilidad del(a) profesor(a).