fbpx

Programa Internacional de Ciencia de Datos 5ta. 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 quinta 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.

Somos conscientes de los cambios del mercado, así como los retos académicos y económicos, producto de la pandemia por COVID19. Por ello y por primera vez, la SEE abre las puertas del programa a Latinoamérica, a través de la modalidad online, ampliando las oportunidades de networking entre nuestros estudiantes, en tiempos donde no existen barreras físicas.

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.

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).

COMPLETA EL SIGUIENTE FORMULARIO PARA MÁS INFORMACIÓN