Curso

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.

Duración: 48 horas

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$2.518.000

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.

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