Ciencia de Datos para Profesionales de Negocios

Resumen

En la acelerada economía digital de hoy, los datos están en el centro de cada decisión, convirtiendo a la Ciencia de Datos en uno de los campos más demandados. Ya sea que estés buscando ingresar al campo de la Ciencia de Datos, mejorar tus habilidades de análisis empresarial o aplicar técnicas de Aprendizaje Automático para resolver desafíos empresariales, este curso te proporcionará el conocimiento esencial para sobresalir.

Programa de estudio

• Introducción a la Ciencia de Datos
Visión general de la Ciencia de Datos y su importancia en los negocios
Roles clave y habilidades en la Ciencia de Datos
• Recolección y Gestión de Datos
Tipos de datos: estructurados vs. no estructurados
Técnicas y fuentes de recolección de datos
Limpieza y preprocesamiento de datos
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Estadísticas descriptivas
Técnicas de visualización de datos
Identificación de patrones y valores atípicos en los datos
• Introducción al Aprendizaje Automático
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
Algoritmos comunes: regresión lineal, árboles de decisión, agrupamiento
Evaluación y validación de modelos
• Aplicación del Aprendizaje Automático a los Negocios
Estudios de casos de Aprendizaje Automático en contextos empresariales
Resolución de desafíos empresariales con modelos predictivos
Implementación y mantenimiento de modelos
• Analítica de Negocios
Indicadores clave de rendimiento y métricas
Creación de tableros y narración de datos
Análisis de escenarios y apoyo a la toma de decisiones
• Toma de Decisiones Basada en Datos
Creación de estrategias empresariales basadas en datos
Comunicación de percepciones de datos a las partes interesadas
Consideraciones éticas en el uso de datos
• Herramientas y Tecnologías en Ciencia de Datos
Visión general de herramientas populares de ciencia de datos: Python, R, SQL
Introducción a plataformas de software para analítica empresarial (por ejemplo, Tableau, Power BI)
• Proyecto Final
Análisis de conjuntos de datos empresariales reales
Resolución de problemas utilizando técnicas de ciencia de datos
Presentación e interpretación de resultados ante una audiencia empresarial

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Asignaturas

Ciencia de Datos