Programa Ejecutivo

Fundamentos de Data Science

Inicio 29 de agosto
100% onlineonline sincrónico
16 semanasJueves de 19 a 22 hs.
Aranceles vigentes al .

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.

Oportunidad de continuar en carreras de la Facultad de Ingeniería UP

Quienes aprueben el programa Fundamentos de Data Science, que luego ingresen en las carreras de la Facultad de Ingeniería UP, pueden solicitar su reconocimiento como materia dentro de la carrera.

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

Comunidad UP

Nuestros estudiantes nos recomiendan

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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Adquirí habilidades útiles para el análisis de datos, ciencias de la computación y programación en medio de los desafíos globales actuales.

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PE 2 29/08