Programa EjecutivoFundamentos de Data Science

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Fundamentos de Data Science

Duración: 16 semanas

Inicio: 31 de marzo

Días: Jueves

Modalidad: Online sincrónico

Tipo: Programa Ejecutivo

Horario: 19hs.

Área: Tecnología

Sede UP:

Aquí va la descripción.

Aranceles vigentes al .

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Descubrí las herramientas y técnicas que necesitás para tomar mejores decisiones con el Programa de Data Science de la Facultad de Ingeniería de la UP.

Aprendé a recolectar, procesar, analizar y visualizar datos para transformarlos en información.

Trabajá con las herramientas, librerías y servicios en la nube más utilizados en el mercado para un rápido desarrollo.

Adquirí una visión general de la ciencia de datos y de las herramientas con las que trabajan los científicos de datos.

Entrenate desarrollando un proyecto concreto utilizando las herramientas y técnicas vistas durante el curso.

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Data Science pone tu carrera en ascenso

Aprovechá la demanda de las habilidades de ciencia de datos, transformando los conocimientos que te brinda el Programa de Data Science en ganancias profesionales. Desplegá el poder de todo lo aprendido en el mundo real:

Aplicá técnicas y algoritmos para el análisis y descubrimiento de la información.

Resolvé problemas mediante el análisis estadístico y Machine Learning.

Analizá las tendencias de mercado para generar nuevas oportunidades de negocios o comprender el comportamiento del público en general.

Campo laboral

Dirigido a profesionales y empresas que quieran tomar ventaja de los datos y transformarlos en oportunidades de negocio, dar un valor agregado extra a sus desarrollos, y bajar los costos utilizando técnicas de análisis y descubrimiento de la información.

Requisitos

Contar con conocimientos básicos en sistemas.

Cada alumno debe contar con su notebook para la realización de las prácticas en clase.

Plan de estudios

Módulo 1:
Introducción a Data Science
Origen de DS. Técnicas y algoritmos para el análisis y descubrimiento de la información. Problemas que se pueden resolver mediante el análisis estadístico y mediante Machine Learning.
Módulo 2:
Herramientas
Las herramientas, librerías y servicios en la nube más utilizadas en el mercado. Introducción a R / Python para Data Science. Técnicas de recolección y limpieza de datos.
Módulo 3:
Machine Learning aplicado a DS
Introducción a ML. Aprendizaje Supervisado / No supervisado. Generación de modelos. Herramientas.
Módulo 4:
Visualización de datos
Conceptos básicos de visualización. Herramientas y librerías gráficas (R / Python).
Proyecto Final
Como trabajo final el alumno desarrolla un proyecto de caso concreto en el cual realizar una implementación utilizando las diferentes herramientas y técnicas vistas durante el curso. El mismo será guiado por un docente tutor.

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