Especialidad en Ciencia de Datos y Business Analytics con R
Los Científicos de Datos o Data Scientist son profesionales con altísima demanda laboral ya que cuentan con habilidades especiales para el tratamiento y análisis de datos diversos y masivos, de los cuales son capaces de obtener valiosa información que le permite ir a la empresa un paso (o varios) por delante de la competencia.
Entre esas habilidades están la capacidad de trabajar con big data, utilizar técnicas estadísticas para validar conclusiones, implementar machine learning para predecir los mejores escenarios y por supuesto presentar ese conocimiento de manera eficaz, entendible y atractiva.
Esta es una Especialidad dirigida a profesionales de diferentes carreras que quieren dominar el uso de datos para extraer de ellos toda la información posible mediante técnicas avanzadas.
¿Cómo podrás aportar como Científico de Datos en tu empresa o en las empresas que te contraten?
-
Realizando predicciones económicas y de fluctuaciones en el mercado bursátil.
-
Realizando modelos para detección de fraudes.
-
Optimizando campañas publicitarias digitales.
-
Automatizando modelos de diagnóstico médico.
-
Mejorando sistemas de buscadores en internet.
-
Mejorando sistemas de reconocimiento de voz.
-
Realizando mapeos y modelados 3D.
-
Clasificando secuencias de ADN.
-
Entre muchas otras aplicaciones.
Si te gusta el análisis de datos superior y quieres entrar a una ocupación de alta demanda y sumamente atractiva, te invitamos a nuestro programa de Especialización en Ciencia de Datos y Business Analytics. Además, si lo deseas, tendrás la opción de certificarte internacionalmente como Microsoft Associate: Azure Data Scientist.*
Análisis y Visualización de Datos con Power BI
Realiza análisis de Inteligencia de Negocios de manera fácil y sorprendente, incluyendo millones de registros y múltiples fuentes de datos. Lleva tus habilidades de análisis a otro nivel y mantén tu información siempre actualizada.
SQL para Análisis de Datos
Aprende SQL para consultar enormes bases de datos y extraer de ellas sola la información necesaria para llegar a las respuestas correctas sobre tus datos con reportes más eficientes.
Introducción a R para Ciencia de Datos
Este curso te permitirá empezar desde cero a manejar el lenguaje de R. Iniciarás desde el nivel básico hasta lograr la creación de tus primeros gráficos avanzados incluyendo exploración y limpieza de datos.
Estadística Esencial para Análisis de Datos con R
Aprenderás métodos para exploración de grandes conjuntos de datos y cómo desarrollar su entendimiento a partir de estadística descriptiva. Además desarrollarás técnicas de Estadística Inferencial y aprenderás sobre probabilidad.
Machine Learning – Modelos de Regresión con R
Obtendrás las habilidades para modelar y predecir resultados numéricos al entender las relaciones entre variables. El curso cubre los principales métodos de Machine Learning para modelos de regresión, además de visualización.
Machine Learning – Modelos de Clasificación con R
En este curso aprenderás sobre Modelos de Machine Learning de Clasificación que te permitirán clasificar tus variables de acuerdo a grupos con características similares que inicialmente podrían aparentar no tener ninguna relación entre sí.
Machine Learning con R
En este curso intensivo aprenderás los algoritmos principales de aprendizaje supervisado (machine learning) en modelos tanto de regresión como clasificación, llevando a cabo diferentes etapas en proyectos de Ciencia de Datos y utilizando R como lenguaje de programación.
Analizando Big Data
con R
Este curso te enseñará los métodos para procesar y analizar Big Data utilizando R. Aumentarás tu habilidad para escribir y depurar funciones con código R y continuarás aprendiendo sobre modelos de Machine Learning.
Ciencia de Datos en la Nube con Azure Machine Learning
Todo lo aprendido de R y Big Data podrás ponerlo en práctica al llevar a un ambiente profesional el manejo de modelos de Machine Learning. Aprenderás las habilidades para combinar el Big Data con ML, logrando predecir el comportamiento futuro de sistemas, aparatos y personas.