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Curso: Fundamentos para ciencias de los datos y analítica

Duración 48 horas

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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.

Imagen del curso Desarrollo comercial del negocio y CRM

Dolar Hoy Colombia

Indicadores Economicos

$2.518.000

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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

Profesionales graduados que deseen prepararse y nivelarse en los conceptos básicos del álgebra y la estadística enfocados hacia la analítica de datos y que luego quieran, como estudiantes de maestrías en ciencias de los datos, aprender nuevos métodos más sofisticados.