Aplicando Data Science en Marketing, de la teoría a la práctica
La Ciencia de Datos tiene el potencial de revolucionar el marketing, tanto como lo hicieron los dispositivos móviles, Internet y la televisión. Hoy por hoy, las empresas con visión de futuro están utilizando sus herramientas para sacarle el máximo partido a sus estrategias. Así, se vuelven pioneras en aprovechar la capacidad de esta tecnología para simplificar los datos, obtener información valiosa sobre los usuarios y captar su atención de formas muy relevantes
Diseño de experimentos para investigadores
Los Diseños experimentales establecen procedimientos para modificar de forma intencional un proceso bajo estudio, con el fin de aumentar la probabilidad de identificar cambios significativos en el mismo. Estas técnicas suelen ser de interés en los procesos de investigación, cuando se requiere, por ejemplo, determinar la presencia (o ausencia) de cierto efecto en un grupo bajo observación, comparar las medidas de una variable respuesta bajo distintos niveles de manipulación, o incluso construir un modelo matemático para predecir futuras respuestas de un experimento.
Data Literacy
En la era digital, los datos son el nuevo oro. Las empresas que pueden acceder, analizar y utilizar los datos de forma eficaz obtienen una ventaja competitiva significativa. Sin embargo, la mayoría de las empresas se enfrentan a un reto: la falta de data literacy. La data literacy es la capacidad de leer, comprender, crear y comunicar información a partir de datos. Es una habilidad esencial para cualquier persona que quiera tener éxito en el mundo actual. Nuestro curso te proporcionará las habilidades y conocimientos que necesitas para convertirte en un experto en data literacy. Aprenderás a: • Interpretar diferentes tipos de datos. • Utilizar herramientas y técnicas para el análisis de datos. • Comunicar los resultados de tus análisis de forma efectiva.
Efficient Academy Writer With AI Tools: a comprehensive guide
Este seminario web se llevará a cabo en español (sin embargo, se requiere comprensión básica de inglés) y abarca varias herramientas y técnicas para mejorar tu proceso de escritura académica. Los temas incluyen la generación de preguntas de investigación, la realización de revisiones bibliográficas, mantenerse actualizado con los descubrimientos de investigación, utilizar herramientas impulsadas por inteligencia artificial para la lectura y toma de notas, y navegar por el proceso de publicación. En este curso exploraremos una variedad de herramientas digitales diseñadas para mejorar su escritura y investigación académicas. Es importante señalar que algunas de las aplicaciones que discutiremos son gratuitas, mientras que otras requieren suscripción o pago. La SEE no cubre los costos asociados con estas aplicaciones y no está patrocinada por ninguna de ellas.
Introducción a Python para Ciencia de Datos
Con este curso vamos a adentrarnos en el mundo de la programación con Python. Python es el lenguaje de programación con mayor crecimiento en los últimos años y con mejores expectativas de futuro. Una vez que completes este curso, podrás construir pequeños programas que te ayuden en tu trabajo y estarás preparado para tomar cursos de programación más avanzados.
- ANÁLISIS DE COMPORTAMIENTO EN REDES SOCIALES USANDO PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
- ANÁLISIS DE DATOS ESPACIALES CON R
- ANÁLISIS DE ENCUESTAS POR MUESTREO CON R
- ANÁLISIS DE REDES SOCIALES SOCIALES USANDO PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL CON PYTHON
- ANÁLISIS DE REDES SOCIALES USANDO PLN, MACHINE LEARNING Y BASE DE DATOS
- ANÁLISIS DE REDES SOCIALES USANDO PYTHON
- ANÁLISIS DE REDES SOCIALES USANDO R
- ANÁLISIS DE RELACIONAS CAUSALES Y ECUACIONES ESTRUCTURALES
- ANÁLISIS MULTIVARIANTE PARA LA CONSTRUCCIÓN DE ÍNDICES
- ANÁLISIS APLICACIÓN DE LA BIOESTADÍSTICA EN LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICAPARA LA CONSTRUCCIÓN DE ÍNDICES
- APLICANDO DATA SCIENCE EN MARKETING, DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA
- ARQUITECTURA DE DATOS SQL
- BASE DE TIDYMODELS PARA CONTRUIR MODELOS DE CLASIFICACIÓN Y REGRESIÓN
- BASES DE PYTORCH PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- BIOESTADÍSTICA APLICADA A LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
- BUSINESS INTELLIGENCE CON POWER BI AVANZADO
- CONSTRUCCIÓN DE ÍNDICES CON ANÁLISIS MULTIVARIANTE
- CONSTRUCCIÓN Y VALIDACIÓN DE INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN ESTADÍSTICA
- CREANDO APLICACIONES MÓVILES PARA IMPLEMENTAR MODELOS DE MACHINE LEARNING
- CREDIT RISK FROM ZERO TO HERO WITH R
- CREDIT SCORING CON PYTHON
- DATA STORYTELLING
- DESCUBRIMIENTO DE PATRONES PARA DATOS MIXTOS
- DESPLIEGUE DE MODELOS DE MACHINE LEARNING EN ENTORNOS DE PRODUCCIÓN
- DISEÑO DE DASHBOARDS GERENCIALES EN MICROSOFT EXCEL
- DISEÑO DE EXPERIMENTOS PARA INVESTIGADORES
- DISEÑO Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
- ESTADÍSTICA PARA INVESTIGACIÓN
- ESTADÍSTICA PARA MANEJAR TUS FINANZAS PERSONALES
- EXCEL PARA EL ANÁLISIS DE DATOS
- EXPLORACIÓN, TRATAMIENTO, VISUALIZACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS GEOGRAFICOS CON R
- FORECASTING APPLIED TO EVERYTHING
- FORMULACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS
- FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD
- INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN CON JULIA
- INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN CON PYTHON
- INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN EN PYTHON PARA BACHILLERATO
- INTRODUCCIÓN A PROGRAMACIÓN CON PYTHON Y CHATGPT DE COPILOTO
- INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS CON SPSS
- INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ESPACIALES CON R
- INTRODUCCIÓN AL MANEJO DE DATOS EN SPSS
- INTRODUCCIÓN AL MANEJO Y ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
- INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA: TODO LO QUE NECESITAS SABER
- MACHINE LEARNING SIN MISTERIOS
- MANEJO DATOS Y REPORTERÍA CON R DE CERO A NINJA
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- STORYTELLING Y VISUALIZACIÓN DE DATOS ESTRATÉGICOS
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