Programa

Fundamentos de Data Science

Programa Fundamentos de Data Science

Data Science, es una disciplina enfocada en la obtención de información de valor a partir de los datos. El Programa de Data Science de la Facultad de Ingeniería de la UP es una introducción a los conceptos y herramientas esenciales para la utilización de las ciencias de datos en los más diversos campos.

Duración: 16 semanas

Inicio: 21 de marzo

Modalidad: Presencial

Tipo: Programa Ejecutivo

Área: Tecnología

Lugar: Sede UP: Mario Bravo 1050

Introducción

Cada vez son más las organizaciones que cuentan con un científico de datos en su la plantilla analizando las tendencias de mercado, generando nuevas oportunidades de negocios o simplemente comprendiendo el comportamiento del público en general. Data Science puede utilizarse en cualquier tipo de empresa, negocio, organización o industria.

¿Qué vas a aprender durante el curso?

El curso enseña a recolectar, procesar, analizar y visualizar datos para transformarlos en información. Brinda la teoría y la práctica del análisis de datos aplicado a la industria, aprendiendo a trabajar con las herramientas, librerías y servicios en la nube más utilizados en el mercado para un rápido desarrollo. Te permitirá solucionar problemas que se pueden resolver mediante el análisis estadístico y machine learning, ayudando a tomar decisiones con la información procesada.

¿Por qué estudiar fundamentos de Data Science?
Los datos son el petróleo del presente y del futuro. Muchos profesionales y empresas están tomando nota de los nuevos avances en el procesamiento de los datos para obtener valor de la información y comenzar a generar rentabilidad de la misma. Data Science te permite potenciar tu desarrollo profesional adquiriendo los conocimientos y herramientas necesarias para ser parte de la transformación digital de los datos con alta chances de crecimiento laboral. Además, complementa tu profesión/ trabajo actual para comenzar a tomar decisiones más precisas partiendo de las bases de datos convencionales y no convencionales.

Campo laboral
Forma profesionales y empresas que quieran tomar ventaja de los datos y transformarlos en información para sus trabajos, dar un valor agregado extra a sus desarrollos, potenciar su negocio y bajar los costos utilizando técnicas de análisis y descubrimiento de la información.

Modalidad
Clases presenciales utilizando ejemplos y casos reales.

A quién está dirigido
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.

Es recomendable contar con conocimientos básicos en informática. 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.

Aranceles vigentes al .

Introducción

Cada vez son más las organizaciones que cuentan con un científico de datos en su la plantilla analizando las tendencias de mercado, generando nuevas oportunidades de negocios o simplemente comprendiendo el comportamiento del público en general. Data Science puede utilizarse en cualquier tipo de empresa, negocio, organización o industria.

¿Qué vas a aprender durante el curso?

El curso enseña a recolectar, procesar, analizar y visualizar datos para transformarlos en información. Brinda la teoría y la práctica del análisis de datos aplicado a la industria, aprendiendo a trabajar con las herramientas, librerías y servicios en la nube más utilizados en el mercado para un rápido desarrollo. Te permitirá solucionar problemas que se pueden resolver mediante el análisis estadístico y machine learning, ayudando a tomar decisiones con la información procesada.

¿Por qué estudiar fundamentos de Data Science?
Los datos son el petróleo del presente y del futuro. Muchos profesionales y empresas están tomando nota de los nuevos avances en el procesamiento de los datos para obtener valor de la información y comenzar a generar rentabilidad de la misma. Data Science te permite potenciar tu desarrollo profesional adquiriendo los conocimientos y herramientas necesarias para ser parte de la transformación digital de los datos con alta chances de crecimiento laboral. Además, complementa tu profesión/ trabajo actual para comenzar a tomar decisiones más precisas partiendo de las bases de datos convencionales y no convencionales.

Campo laboral
Forma profesionales y empresas que quieran tomar ventaja de los datos y transformarlos en información para sus trabajos, dar un valor agregado extra a sus desarrollos, potenciar su negocio y bajar los costos utilizando técnicas de análisis y descubrimiento de la información.

Modalidad
Clases presenciales utilizando ejemplos y casos reales.

A quién está dirigido
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.

Es recomendable contar con conocimientos básicos en informática. 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.