Introducción al Data Science - Online

La ciencia de datos juega un rol en el apoyo de las estrategias de los responsables a la hora de fundamentar las decisiones de negocios. Suma este conocimiento a tus competencias profesionales.
Duración
8 semanas
Ritmo
Estudia a tu ritmo
Tipo
Curso
Créditos SCT
4
Formas de Pago
Precio
$446,400
Informacíon
Trinidad Ahumada
+56 9 6277 4983
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[email protected]
¿En qué consiste el programa?
Los datos impulsan todo lo que hacemos, saber gestionarlos y extraer insights relevantes es la clave para el éxito del negocio. La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de los datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados. La ciencia de datos juega un rol en el apoyo de las estrategias de los responsables a la hora de fundamentar las decisiones de negocios, es decir, la ciencia de datos permite conseguir los objetivos empresariales, a partir del análisis de datos.
¿A quién va dirigido?
Este curso está dirigido a todo profesional que busca conocer, comprender y aplicar técnicas de ciencia de datos como soporte a la toma de decisiones.
¿Qué aprenderás?
  1. Contenidos del Curso
    Introducción. ¿Qué es data science?
    Datos: Forma, Estructura, Fuente, Origen y Tipo
    Dato, Información, Conocimiento
    Calidad de datos
    Datos: Forma, Estructura, Fuente, Origen y Tipo
    Dato, Información, Conocimiento
    Calidad de datos
    Instalar R/Python. Primeros pasos
    Metodologías: KDD y CRISP-DM
    Tipos de Analítica de Datos
    Modelos supervisados y no supervisados
    La ciencia de datos en el ciclo de vida del cliente
    En qué consiste el preprocesamiento de datos
    Etapas del preprocesamiento de datos
    Medidas de resumen: Centralización, Dispersión, Posición y Forma
    Medir relación entre dos variables. Visualización
    Introducción. Definiendo un modelo de regresión lineal
    Modelos de regresión lineal simple y múltiple. Función de pérdida y ECM
    Mínimos cuadrados ordinarios
    Problemas en el modelo de regresión lineal
    Especificando la regresión logística
    Interpretaciones. Atributos significativos. Selección de atributos
    Matriz de confusión. Punto de corte
    Métricas de calidad predictiva de la matriz de confusión
    Métricas de calidad predicitva global. Curva ROC y AUC, K-S
    Curva de ganancia. Lift chart. Usos

Información y Postulaciones

Trinidad Ahumada
+56 9 6277 4983
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