Fundamentos para ciencias de los datos y analítica
Desarrollar competencias para implementar y fortalecer el razonamiento matemático y estadístico. Así mismo, entender, por medio de herramientas computacionales, cómo se utiliza en la toma de decisiones empresariales e industriales.
Del 14 de octubre al 20 de noviembre de 2025.
Martes y jueves 6:00 p.m. a 10:00 p.m.
Modalidad: Bimodal. Conexión por Microsoft Teams o presencial en el campus de EAFIT Medellín.
El precio original era: $2.662.000.$2.528.900El precio actual es: $2.528.900.
Este aplica hasta 20 días antes de la fecha de inicio del programa. Una vez pasada esta fecha se aplicará la tarifa plena.
Contenido del programa
Módulo 1: fundamentos de computación
- Introducción a la programación y diseño de algoritmos.
- Conceptos básicos de complejidad, coste computacional y procesamiento en nube.
- Ejercicios prácticos.
Módulo 2: fundamentos matemáticos
- Idea intuitiva de límite de funciones, y convergencia de sucesiones.
- Aproximación computacional al valor de convergencia.
- Conceptos básicos de diferenciación e integración y métodos computacionales de solución.
- Álgebra de matrices y su utilidad en analítica de datos y grandes volúmenes de información.
- Valores y vectores propios, interpretación y aplicabilidad en analítica de datos para el diseño de indicadores de impacto.
- Métricas, normas, producto escalar, propiedades e interpretación en el contexto de las ciencias de los datos y su aplicabilidad en el filtrado y limpieza de bases de datos.
- Optimización, métodos de solución computacionales y aplicaciones en escenarios reales.
Módulo 3: fundamentos estadísticos
- Descripción gráfica, visual y tabular de los datos.
- Indicadores de centralidad, dispersión y forma y su interpretación.
- Análisis de normalidad y de otros modelos explicativos de la incertidumbre detrás de los datos (Modelos Probabilísticos).
- Estimación puntal de indicadores y su margen de error.
- Validación estadística de conjeturas empresariales.
- Introducción breve al análisis de dependencia y correlaciones entre variables.
- Descripción gráfica, visual y tabular de datos multivariantes.
Dirigido a
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Docente 2

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