Aprendé a recolectar, procesar, analizar y visualizar datos para transformarlos en información.
Aquí va la descripción.
Convertite en un científico de datos
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.
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.
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
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
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
Machine Learning aplicado a DS
Introducción a ML. Aprendizaje Supervisado / No supervisado. Generación de modelos. Herramientas.
Módulo 4:
Visualización de datos
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.
Este Programa Ejecutivo se encuentra habilitado para utilizar el beneficio de crédito fiscal Pyme por capacitación (reintegro) otorgado por la Secretaría de Emprendedores y de la Pequeña y Mediana Empresa (SEPYME) del Ministerio de Producción y Trabajo.
La Universidad de Palermo es Unidad Capacitadora (UNCAP) registrada ante la SEPYME, lo que permite a las PyMES y emprendedores -que cumplan con los requisitos establecidos por la SEPYME- solicitar el reintegro de la capacitación en forma de crédito fiscal.