Curso 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.
SENCE
Tipo
Curso
Duración
8 semanas
Precio
$520.000$364.000
Formas de Pago
- Tarjeta de crédito chilena: Vía Webpay hasta 3 cuotas precio contado
- Tarjeta de crédito internacional: Vía Paypal
SENCE
Nombre Sence
Aplicación De Herramientas Básicas De Data Science
Código Sence
1238028323
Horas Totales
96
Duración
8 semanas
Horario Referencial
Lunes a Domingo 09:00 hrs. - 18:00 hrs.
Razón social
Universidad Adolfo Ibáñez
Rut
71.543.200-5
Dirección
Av. Presidente Errázuriz 3485, Las Condes
Ritmo
Inicia cuando quieras, sin horarios, tendrás hasta 6 meses para terminar.
Créditos SCT
4
Informacíon
- Admision UAI Online
- +56962774983
- [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.
¿Qué aprenderás?
- Contenidos del CursoIntroducción. ¿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
Metodología
El curso es 100% online asíncrono, i.e. no hay clases en vivo ni horarios. En la plataforma encontrarás cápsulas con contenido audiovisual, lecturas obligatorias, complementarias, y evaluaciones por cada unidad.
¿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.
Profesores
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