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Ciencia de Datos

La persona acreditada es capaz de aplicar los prototipos y las soluciones que mejoran los procesos de toma de decisiones organizacionales mediante el uso de las herramientas de ciencia de datos para la extracción de información relevante en un gran conjunto de datos que permita el entendimiento de fenómenos complejos, utilizando herramientas estadísticas, computacionales, matemáticas y lenguajes de programación de manera ingeniosa.

Habilidades adquiridas
Analítica de Datos Ciencia de Datos Programación en Python Minería de datos Estadísticas Matemáticas Desarrollo de Proyectos Machine Learning Lenguaje R Visualización de datos
Información adicional de la credencial

Criterios

Evaluación: Aprobar los 8 módulos del programa con una nota mínima de 70. Cursos aprobados: Fundamentos de Python, Python para el análisis de datos, Minería de Datos, Introducción a R y Analítica de Datos

Cursos aprobados: Visualización y analítica de datos, Machine Learning I, Modelos matemáticos y estadísticos para Datos, Proyecto Guiado en Ciencia de Datos

Curso: Asistir al 100% del programa de un total de 360 horas que corresponde a 8 créditos en total.

Curso: Aprovechar 16 horas lectivas por módulo, más 29 horas de trabajo extraclase, para un total de 45 horas, que corresponde a 1 crédito por cada módulo.

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