Objetivo
Profundizar en el dominio de técnicas avanzadas de analítica de datos, permitiendo a los participantes abordar y resolver problemas complejos en diversos contextos, al transformar información en conocimiento valioso y accionable para la toma de decisiones estratégicas.
Objetivos de Formación
- Identificar y aplicar diferentes técnicas predictivas y descriptivas para la generación de nuevo conocimiento.
- Desarrollar habilidades en ciencia de datos y visualización de datos para facilitar la interpretación y comunicación de resultados.
- Profundizar en técnicas avanzadas de analítica y aplicarlas en casos prácticos.
- Adquirir conocimientos en ingeniería de datos para el manejo y procesamiento eficiente de grandes volúmenes de información.
Metodología
La metodología del programa ha sido cuidadosamente diseñada para proporcionar una experiencia de aprendizaje enriquecedora y efectiva a los participantes. Nuestro enfoque combina lo mejor de las sesiones virtuales, junto con la práctica en proyectos reales, sumando un total de 108 horas de capacitación.
La estructura del programa consta de 90 horas virtuales y 18 horas dedicadas a proyectos prácticos. Este enfoque pone especial énfasis en la aplicación de los conocimientos adquiridos a través de talleres y casos de estudio, permitiendo a los participantes desarrollar habilidades y competencias esenciales para su desempeño laboral.
Las sesiones virtuales ofrecen la oportunidad de interactuar directamente con expertos y colegas del sector, mientras y brinda flexibilidad y acceso a recursos adicionales. Al trabajar en proyectos reales, los participantes tendrán la oportunidad de aplicar lo aprendido en situaciones concretas y recibir retroalimentación valiosa de profesionales experimentados en el área.
Contenido
Módulo 1: Fundamentos de Ciencia de Datos
- Introducción a la ciencia de datos y sus aplicaciones
- Proceso de análisis de datos y técnicas descriptivas
- Técnicas predictivas y modelos estadísticos
Módulo 2: Visualización de Datos
- Principios de diseño y comunicación visual
- Herramientas y técnicas de visualización de datos
- Creación de informes y dashboards interactivos
Módulo 3: Técnicas Avanzadas de Analítica
- Aprendizaje automático aplicado a la analítica de datos
- Modelos de series temporales y análisis de redes
- Minería de texto y análisis de sentimiento
Módulo 4: Ciencia de Datos Avanzada
- Algoritmos avanzados de aprendizaje automático
- Modelos de clasificación y agrupamiento
- Técnicas de reducción de dimensionalidad y selección de características
Módulo 5: Ingeniería de Datos
- Arquitecturas de datos y almacenamiento
- Procesamiento y limpieza de datos
- Integración de datos y flujos de trabajo
Módulo 6: Proyecto Final
- Desarrollo de un proyecto de analítica de datos avanzada
- Presentación de resultados y evaluación
- Discusión y conclusiones
