Resumen
Desbloquea Técnicas Estadísticas Avanzadas para Ciencia de Datos y Análisis de Negocios
Programa de estudio
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- 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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