Impulsa tu carrera con el Diplomado en Data Science y Business Analytics

Nuestro Diplomado en Data Science y Business Analytics te brinda las herramientas necesarias para extraer insights valiosos de los datos y tomar decisiones estratégicas. Aprenderás a aplicar técnicas avanzadas de visualización y modelado, convirtiéndote en un experto en la toma de decisiones basada en evidencia. Además, desarrollarás habilidades en herramientas clave como Excel y R, preparándote para impulsar tu carrera en el mundo de los datos.

Clases en vivo

Clase 1: Ciencia de datos y su alcance

Explore los fundamentos de la ciencia de datos y su amplio campo de aplicación en diversos sectores empresariales.

Clase 2: Ciencia de datos, análisis y análisis empresarial (BA)

Descubra la relación entre la ciencia de datos, el análisis de datos y el análisis empresarial, y cómo estas disciplinas se complementan.

Clase 3: Análisis empresarial, inteligencia empresarial y su relación con la ciencia de datos

Aprenda a utilizar la inteligencia empresarial y el análisis de datos para tomar decisiones estratégicas informadas.

Clase 4: Comprensión de los datos, los tipos de datos y los términos relacionados con los datos

Domine los conceptos fundamentales de los datos, incluyendo los diferentes tipos de datos y la terminología clave.

Clase 5: Herramientas de análisis de datos para análisis y ciencia de datos: análisis de datos con Excel

Desarrolle habilidades en el uso de Excel, una herramienta esencial para el análisis de datos.

Clase 6: Conceptos estadísticos básicos para la ciencia de datos

Explore los principios estadísticos que sustentan la ciencia de datos y su aplicación práctica.

Clase 7: Análisis descriptivo: visualización de datos mediante gráficos y tablas

Aprenda a utilizar técnicas de visualización de datos para comunicar insights de manera efectiva.

Clase 8: Métodos numéricos para aplicaciones de ciencia de datos

Profundice en los métodos numéricos y su importancia en el campo de la ciencia de datos.

Temario del Diplomado

1. Ciencia de datos y su alcance
2. Ciencia de datos, análisis y análisis empresarial (BA)
3. Análisis empresarial, inteligencia empresarial y su relación con la ciencia de datos
4. Comprensión de los datos, los tipos de datos y los términos relacionados con los datos
5. Herramientas de análisis de datos para análisis y ciencia de datos: análisis de datos con Excel
6. Conceptos estadísticos básicos para la ciencia de datos
7. Análisis descriptivo: visualización de datos mediante gráficos y tablas
8. Métodos numéricos para aplicaciones de ciencia de datos
9. Aplicaciones de la probabilidad en la ciencia de datos
10. Aplicaciones de distribuciones de probabilidad discretas en ciencia de datos
11. Muestreo y distribuciones muestrales: teorema del límite central
12. Estimación, intervalos de confianza, prueba de hipótesis
13. Conceptos básicos de MachLearning (ML)
14. R Software de programación estadística para ciencia de datos