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Análisis de Datos

Sin programación

Impulsa el poder del análisis de datos en tu empresa con este Curso, donde no requieres saber programación ya que está desarrollado sobre Plataforma Orange. En este curso podrás aprender Exploración de Datos y crear Modelado Predictivo.

Requisitos: Conocimientos básicos de estadística.

Acerca del curso

Se desarrolla un proyecto integrador durante todo el viaje de aprendizaje

En el dinámico mundo digital de hoy, la capacidad para evolucionar rápidamente e impulsar decisiones basadas en evidencia cuantitativa es crucial. Cada aspecto optimizable de tu negocio puede beneficiarse de las técnicas avanzadas de la ciencia de datos.

Actualmente, las empresas están bajo presión para orientar sus decisiones según los datos, debido a la amenaza de ser superadas por competidores que ya adoptan estos métodos.
Mediante este programa de estudio, estarás en condiciones de integrar la perspectiva de la ciencia de datos a tu empresa, proyecto emprendedor o marca personal, lo cual repercutirá significativamente en la mejora de tus indicadores clave. Te capacitarás para examinar y prever tendencias, reconocer oportunidades y tomar decisiones estratégicas apoyadas por datos robustos. Todo esto será posible gracias a las técnicas de análisis y modelado predictivo proporcionadas por Orange.

Duración

50 horas en 10 semanas.

Horarios

19:00 a 21:30 h.

Días

Lunes y Miércoles (ó) Martes y Jueves

Inscripciones 

Este curso es para ti si deseas:

Mejorar la precisión de tus modelos predictivos y las predicciones en tus conjuntos de datos.

Con el software Orange, conocer y aplicar técnicas y herramientas para análisis de datos, incluyendo técnicas de aprendizaje no supervisado como clustering y análisis de componentes principales.

Comprender la relación entre datos, modelado predictivo y tecnología en la ciencia de datos sin programación. 

Analizar e implementar modelos predictivos eficientes y aprendizaje no supervisado en conjuntos de datos.

Aprenderás a:

Fortalecer tus habilidades en ciencia de datos de forma eficiente, aplicando técnicas de análisis y modelado sin necesidad de programación.

Comprender la importancia y aplicaciones prácticas de la ciencia de datos en la toma de decisiones.

Adquirir una comprensión sólida de los principios fundamentales de la ciencia de datos, y diferenciar entre distintos métodos de análisis exploratorio y predictivo.

Diseñar y ejecutar estudios de datos, analizar resultados y definir estrategias basadas en los insights obtenidos para mejorar la eficiencia de tu negocio o proyecto.

Con el software Orange, conocer y aplicar técnicas y herramientas para la exploración de datos.

Módulos

Principales beneficios

Gozarás de un enfoque formativo altamente interactivo, aprendiendo a través de la acción.

Nuestros módulos de enseñanza están estructurados en tres fases: introducción del contenido, aplicación práctica y debate colaborativo.

Adquirirás habilidades para diseñar tu propia estrategia de análisis y modelado de datos.

Te beneficiarás de estudios de caso reales, donde las empresas han utilizado la ciencia de datos para respaldar decisiones y ganar una ventaja competitiva.

Te capacitarás para convertir tu estrategia en un ciclo constante de análisis, interpretación de datos y optimización continua.

Docentes Curso Data Science I

Jose García

Coordinador Académico

Curso DATA SCIENCE I

  • +25 años de experiencia laboral en diversas industrias, como la Minería, Telecomunicaciones, Gobierno, Retail y Banca.
  • Consultor especializado en analítica avanzada en Telefónica.
  • Posee dos títulos de pregrado en Bioquímica y Matemáticas obtenidos de la Universidad de Chile, además de dos doctorados en Matemáticas e Informática.
  • Es docente en varias casas de estudio: Universidad de Chile, Universidad del Desarrollo, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, entre otras.

Boris Martínez

Docente

Curso Data Science I

  • +20 años de experiencia laboral como ejecutivo y emprendedor.
  • 15 años en el Grupo Telefónica en diversas áreas: Comercial, Estrategia, Innovación,  Investigación y Desarrollo.
  • Socio y Co-Fundador de DBOX Radio, Vauren y Talento Futuro.

  • Experiencia docente en Universidad  del Desarrollo, Universidad Católica del Norte,  Universidad de Chile y Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.

Al finalizar podrás acceder a tu insignia digital que valida tu aprendizaje

y que además podrás compartir en tu perfil de Linkedin y otras redes sociales.

Completa tus datos y te contactaremos a la brevedad.