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Diplomado en Data Science For Business - Live - En línea

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Analisis de educaedu

Agustin González

Agustin González

Diplomado en Data Science For Business - Live

  • Modalidad de impartición
    La forma de enseñanza del Diplomado en Data Science For Business - Live es online.
  • Número de horas
    Debe consultar la duración con el centro Tecnológico de Monterrey - LIVE.
  • Titulación oficial
    Obtendrá un Diploma de Estudios al finalizar el programa.
  • Valoración del programa
    El Diplomado en Data Science For Business - Live le permitirá estudiar el flujo de información y las bases de datos desde un lugar analítico y estadístico. Aprenderá sobre los términos usados en la ciencia de datos, las técnicas de análisis predictivo, los modelos de machine learning para reconocer e interpretar la información. Las formas de visualización y lectura de los datos con estrategias eficientes.
  • Dirigido a
    Pueden estudiar este programa aquellos que ocupen cargos de jefes, gerentes y coordinadores de equipos que tengan conocimientos básicos en estadística.
  • Empleabilidad
    Podrá trabajar en cargos diversos dentro de una organización, pudiendo realizar estrategias de negocio basadas en la ciencia de datos.

Comentarios sobre Diplomado en Data Science For Business - Live - Online

  • Contenido
    Diplomado en Data Science For Business - Live del centro Tecnológico de Monterrey.

    Modalidad: Online
    Precio: $43500

    Descripción.

    ¿Tomas decisiones importantes en tu trabajo por instinto o experiencia? ¡Fortalece aún más tu toma de decisiones con el uso del data science!

    Vivirás sesiones síncronas y sesiones asíncronas, para interactuar en tiempo real con los instructores, así como para poder estudiar a tu propio ritmo. Realizarás actividades prácticas vinculadas a los temas presentados en cada módulo y resolverás problemas enfocados a tu entorno laboral.

    Al terminar tu diplomado, obtendrás una insignia digital blue con tecnología blockchain para fortalecer tu currículum digital y demostrar tus habilidades de una manera rápida y segura en plataformas digitales.

    A quién va dirigido.

    Es ideal para jefes, coordinadores y gerentes que tienen al menos 3 años de experiencia, que cuenten con conocimientos básicos de estadística y un manejo intermedio de Excel.

    Objetivos.

    Con este diplomado en modalidad live aprenderás a diseñar una estrategia que apoye a la toma de decisiones basándote en la ciencia de datos.

    Temario.

    ÁREA DE CONCENTRACIÓN 1: CIENCIA DE DATOS EN LAS ORGANIZACIONES.

    01. ONBOARDING A LA CIENCIA DE DATOS.

    Comprenderás los términos utilizados al negociar proyectos de ciencia de datos. 

    1. Definición de ciencia de datos
    2. Analitica descritiva, predictiva y prescriptiva
    3. Disciplinas relacionadas con ciencia de datos
    4. Herramientas para ciencia de datos
    5. Problemas de negocio y soluciones basadas en ciencia de datos
    6. Metodología para ciencia de datos
    7. Caso de estudio en industria del entretenimiento


    02. APLICACIÓN DE LA CIENCIA DE DATOS EN LA ORGANIZACIÓN.

    Identificarás aplicaciones de la ciencia de datos en las organizaciones para resolver problemas del negocio. 

    1. Proceso de adopción: cultura basada en datos
    2. El valor que aporta la ciencia de datos en las organizaciones
    3. Definiendo un caso de uso
    4. Casos de uso retail


    03. PIPELINE DE CIENCIA DE DATOS.

    Podrás aplicar las diversas metodologías que se requieren durante el proceso de un proyecto de ciencia de datos, con énfasis en la ingeniería de datos y la implementación del producto de datos en ambientes operativos.

    1. Metodologías

    • Ciencia de Datos (CRISP y TDSP)
    • Framework de madurez en ciencia de datos (Domino)
    • Framework de gobernanza de datos (DAMA)
    • Agile (Scrum y DataOps)
    • Ciclo de vida del producto

    2. Data wrangling
    3. Stack tecnológico para ciencia de datos
    4. Operacionalización de los proyectos de ciencia de datos


    ÁREA DE CONCENTRACIÓN 2: HERRAMIENTAS DE CIENCIA DE DATOS.

    04. ESTADÍSTICA PARA LA CIENCIA DE DATOS.

    Aprenderás a interpretar el resultado del método estadístico en el análisis predictivo de los datos.

    1. Definición del problema para el análisis predictivo
    2. Explora tus datos: estadística descriptiva
    3. Distribución normal
    4. ¿Cómo medir las relaciones entre variables?
    5. Validación estadística del modelo


    05. INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING.

    Conocerás los diferentes tipos de modelos de machine learning para seleccionar el que mejor se adapte a la empresa y brinde la respuesta a un problema del negocio.

    1. Reconocer el rol de los datos en los modelos machine learning
    2. Tipos de modelos de machine learning
    3. Interpretación de los modelos de machine learning
    4. Evaluación de los modelos de machine learning
    5. Uso práctico de los modelos de machine learning


    06. MACHINE LEARNING CON PYTHON.

    Obtendrás los conocimientos necesarios para evaluar las metodologías y experiencias de la aplicación de la ciencia de datos y machine learning en una organización a través de Python como herramienta tecnológica.

    1. Infraestructura empresarial analítica
    2. Data operations
    3. Environment de una herramienta de ML
    4. Resolviendo un problema de ciencia de datos con una herramienta de machine learning
    5. Caso de uso en ciencias de datos


    ÁREA DE CONCENTRACIÓN 3: APLICACIÓN DE UN PROYECTO DE CIENCIAS DE DATOS.

    07. VISUALIZACIÓN Y DATA STORYTELLING.

    Aprenderás la metodología data storytelling con la que podrás explicar un análisis de datos mediante la utilización de una buena historia permitiendo “vender” tus ideas, conceptos e invitar a la acción

    1. Introducción al análisis y visualización de datos (dataviz)
    2. Diferentes tipos de visualización
    3. Dashboard efectivos
    4. Mejores prácticas para contar una historia con datos
    5. Caso de uso aplicando data storytelling


    08. DEFINIR UNA ESTRATEGIA DE CIENCIA DE DATOS.

    Adquirirás las herramientas requeridas para identificar qué estrategias de las organizaciones pueden basarse en la ciencia de datos para definir acciones específicas y alcanzar los objetivos planteados.

    1. Empezar local, pensar global:

    • Lean analytics
    • Mínimo producto viable en ciencia de datos

    2. Estrategias de un centro de excelencia

    3. Definir una estrategia ágil

    • Ciclo ágil en proyectos de data analytics
    • Pruebas de concepto como estrategias

    4. Caso de éxito IoT


    Titulación obtenida:

    Diplomado Data Science For Business - Live

    Requisitos:

    No se requiere de documentación específica.

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