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Fundamentos de Data Science

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Avanzá en tu carrera entrenando tus habilidades para transformarte en un científico de datos, una de las posiciones más buscadas en la industria tecnológica. Aprendé a recolectar, procesar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos para transformarlos en información de valor, a través de herramientas y técnicas que permitan tomar mejores decisiones.

¿Qué lográs con el programa?

Aplicá técnicas y algoritmos para recolectar, procesar, analizar y visualizar datos, transformándolos en 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.

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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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.

Experiencia online

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Requisitos para inscribirse

Poseer conocimientos básicos en Sistemas.

Contar con una notebook
para 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).

Requisito para aprobar el programa.
Proyecto final: desarrollo de un caso concreto implementando las herramientas y técnicas vistas durante el curso, con la guía de un docente tutor.

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