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Fundamentos para ciencias de los datos y analítica-preparatorio

Duración 48 horas

Del 15 de octubre al 21 de noviembre.
Martes y jueves de 6:00 a 10:00p.m.
Modalidad: Presencial. Campus EAFIT Medellín.

Aplica descuento por pronto pago del: 5 %.
*Verifica la fecha límite de este beneficio en
la liquidación de la matrícula del programa*

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.

¡Oferta!

Imagen del curso Fundamentos para ciencias de los datos

Dolar Hoy Colombia

Indicadores Economicos

El precio original era: $2.518.000.El precio actual es: $2.392.100.

El valor del programa ya aplica la tarifa diferencial por pronto pago.
Este aplica hasta 20 días antes de la fecha de inicio del programa. Una vez pasada esta fecha se aplicará la tarifa plena.

Inscripción

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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.