ESPECIALIZACIÓN EN CIENCIA DE DATOS
Curso
Online
Descripción
-
Tipología
Curso
-
Metodología
Online
-
Duración
Flexible
-
Inicio
Fechas a elegir
-
Campus online
Sí
-
Envío de materiales de aprendizaje
Sí
-
Servicio de consultas
Sí
-
Tutor personal
Sí
-Matriculas Abiertas
-Comienzo inmediato al matricularse y aprender a su propio ritmo.
-De corta duración
CURSADO: Online.
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Materias
- Data mining
- Análisis de datos
- Herramientas de análisis de datos
- Big Data
- Ciencia de datos
- Fundamentos de análisis
- Exploratorio de datos (EDA)
- Análisis de varianza (ANOVA)
- Los modelos ARIMA
- OLAP. OLAP vs OLTP
- Principios de la excelencia
Profesores
Samanta Josefina Rodriguez
Profesor
Temario
PLAN DE ESTUDIO
Fundamentos de análisis de datos
Análisis exploratorio de datos (EDA). Reducción de dimensionalidad: análisis de componentes principales. Regresión lineal simple y múltiple. Regresión logística. Análisis de varianza (ANOVA). Análisis de datos de encuestas. Curvas ROC, ganancia. Redes Bayesianas.
Introducción al análisis de series de tiempo: Los modelos ARIMA (autoregressive integrated moving average), ARCH (autoregressive conditional heterogeneity), GARCH (generalized autoregressive conditional heterogeneity).
Minería de datos
Conceptos básicos de data mining. Modelos descriptivos y predictivos. Técnicas fundamentales: reglas de asociación, clasificación, clustering, patrones.
Arboles de decisión. Aplicación a problemas concretos de predicción.
KPIs (Key Performance Indicators). Dashboards. Herramientas comerciales y de código abierto.
Almacenes de datos y procesamiento analítico en línea
Arquitecturas. Diseño conceptual, lógico y físico. El modelo multidimensional: estrella, snowlflake y constellation. Slowly changing dimensions. Diseño físico. On Line Analytical Processing: OLAP. OLAP vs OLTP.
Lenguajes de consulta: MDX básico y avanzado. Entornos avanzados para OLAP. Herramientas comerciales y de código abierto. OLAP en Big Data: Análisis en tiempo real, bases de datos de grafos.
Herramientas de procesamiento para grandes volúmenes de datos
Fundamentos de sistemas distribuidos. Modelos. El teorema CAP. Clusters para programación masivamente paralela (MPP). Virtualización de clusters y data centers. Arquitecturas cloud.
Visualización de la información
Principios de la excelencia gráfica. Observaciones y variables. Tipo de variables. Visualizando tablas, jerarquías y redes. Utilización del color. Representación eficiente de la información, sumarización y visualización de grandes volúmenes de datos.
Técnicas y algoritmos de aprendizaje automático
Diseño e implementación de procesos de extracción, transformación y carga de grandes volúmenes de datos
Análisis de datos científicos y geográficos
Tópicos en datos complejos
ESPECIALIZACIÓN EN CIENCIA DE DATOS