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Programa Internacional de Ciencia de Datos 7ma. edición

La toma de decisiones basadas en los datos es una tendencia mundial. En todo ámbito se resalta la importancia del Data Scientist o Científico de Datos, conocido como la persona con habilidades estadísticas, computacionales y de visualización de datos, que lo llevan a encontrar patrones que le permiten a una empresa ‘capitalizar’ la información recogida.

Desde PyMEs hasta grandes centros de investigación, los datos están en todas partes y las compañías los acumulan en diferentes actividades y de diversas formas. Registros de ventas, compras, costos, mediciones de sensores, monitoreo de redes sociales son solo algunos ejemplos de datos que son constantemente generados y almacenados siendo necesaria la aplicación de técnicas estadísticas para describir, relacionar y analizarlos.

La Sociedad Ecuatoriana de Estadística (SEE) abre la séptima edición de su Programa de Ciencia de Datos con el objetivo de responder a la demanda de perfiles profesionales, con las capacidades y competencias necesarias para aportar en el desarrollo empresarial a través de los datos.

Desde el 2020 la SEE ha venido realizando este programa de forma online, teniendo participación de estudiantes de México, El Salvador, Guatemala, Venezuela, Colombia, Perú, Chile, y por supuesto Ecuador. Nos llena de orgullo poder asegurar que este es el programa de ciencia de datos más completo a nivel Latinoamericano, te invitamos formar parte de nuestros cientos de graduados.

A QUIÉN VA DIRIGIDO

  • Profesionales que trabajen en el manejo de información dentro de una empresa u organización.
  • Jefes o analistas de departamentos de inteligencia de negocios, ciencia de datos, analítica, estadística, Big Data, planificación de demanda o información.
  • Analistas comerciales, de mercado, marketing, abastecimiento, etc.

REQUISITOS

Conocimiento básico de matemáticas, habilidad para manejar herramientas como Excel y experiencia previa con programación (macros de Excel o C++, etc)

El Programa Internacional de Ciencia de Datos es casi autocontenido. Se empieza desde lo más básico: Instalación de los programas e importación de los datos

OBJETIVOS

  • FORMAR CIENTÍFICOS DE DATOS
    Los profesionales tendrán la capacidad para formular nuevas preguntas e implementar soluciones de alta tecnología, que permitan tomar mejores decisiones, que se traduzcan en mayores ingresos y performance.
  • APRENDER LAS HERRAMIENTAS FUNDAMENTALES
    Desarrollarán scripts en R o Python, para realizar análisis exploratorios, descriptivos, modelos lineales o aplicar Statistical, Machine o Deep Learning a los problemas comunes que afrontamos en nuestra labor diaria.

INVERSIÓN

COMPETENCIAS ADQUIRIDAS

  • Manejo de conceptos para análisis de información. Conocimiento de cuándo y cómo usar cada una de las técnicas más importantes en Ciencia de Datos.
  • Manejo fluido de R y Python para Data Science. Habilidad para desarrollar aplicaciones analíticas en Shiny o Dash.
  • Conocimiento necesario para entender e interactuar con bases de datos relacionales o distribuidas (Big Data).

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