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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.
InscríbeteContáctanos
SENCE
Tipo
Curso
Duración
6 a 8 semanas
Precio
$572.000
$400.400
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
6 a 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
100% asíncrono, inicia cuando quieras, sin horarios, si no alcanzas en la duración puedes solicitar extensión*.
*: Restricciones aplican a cursos pagados con franquicia tributaria.
Créditos SCT
4
Informacíon
Temáticas
Data Science e Inteligencia Artificial
¿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?
  1. Unidad 1 - Introducción
    Objetivos Específicos:
    • Introducir al participante a la ciencia de datos
    • Entender que es ciencia de datos
    • Conocer sobrela forma, estructura, fuente, origen y tipo de datos
    • Entender la secuencia datos, información, conocimiento
    • Conocer sobre la calidad de los datos
  2. Unidad 2 - Metodologías para desarrollar proyectos de data science. Técnicas
    Objetivo Específico:
    • Conocer distintas metodologías para desarrollar un proyecto de data science
    • Conocer sobre tipos de analítica
    • Conocer modelos supervisados y no supervisados
  3. Unidad 3 - Modelos Predictivos
    Objetivo Específico:
    • Entender qué es un modelo predictivo
    • Diferenciar entre variable target y atributo
    • Conocer la diferencia entre modelo de regresión y clasificación
    • Definir una muestra de validación y entrenamiento
    • Conocer la utilidad de la validación cruzada
  4. Unidad 4 - Preprocesamiento y Exploración de Datos. Relación entre Atributos
    Objetivo Específico:
    • Conocer el preprocesamiento de datos y sus etapas
    • Conocer como resumir información
    • Conocer cómo medir la relación entre dos atributos
  5. Unidad 5 - Modelos de regresión lineal. Parte I
    Objetivo Específico:
    • Conocer la importancia de la regresión lineal
    • Formular un modelo de regresión lineal
    • Conocer el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y sus supuestos
    • Determinar significancia de los atributos
  6. Unidad 6 - Modelos de regresión lineal. Parte II
    Objetivo Específico:
    • Conocer metodologías para seleccionar variables
    • Conocer cómo medir la calidad predictiva del modelo
    • Manejar R/Python en caso aplicado
  7. Unidad 7 - Modelo de regresión logística. Parte I
    Objetivo Específico:
    • Conocer la regresión logística en problemas de clasificación binaria
    • Interpretar resultados
    • Determinar atributos significactivos
    • Seleccionar atributos
  8. Unidad 8 - Modelo de regresión logística. Parte II
    Objetivo Específico:
    • Conocer la matriz de confusión y métricas asociadas
    • Conocer la curva de ganancia y lift chart y sus 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

Rolando de la Cruz
Doctor en Estadística

Información y Postulaciones

Admision UAI Online
[email protected]
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