Certificación fundamentos de ciencia de datos con Python

Universidad ICESI

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Virtual

La certificación ofrece a los estudiantes las competencias en el manejo de recursos estadísticos y tecnológicos en SQL, Python y Linux para el desarrollo de proyectos básicos de ciencia de datos con Python.

A tener en cuenta

Desarrollar competencias en el manejo de instrumentos estadísticos y tecnológicos (SQL, Python, Linux) para el desarrollo de proyectos básicos de ciencia de datos con Python.
Comprender los conceptos básicos relacionados con la ciencia de datos. Desarrollar habilidades para el uso de SQL como lenguaje de consulta en bases de datos. Desarrollar habilidades para el uso de estadística para proyectos de ciencia de datos. Identificar las librerías Python más utilizadas en proyectos de ciencia de datos.

Gerentes, líderes comerciales, empleados técnicos, administrativos y financieros y docentes.

Profesionales de cualesquiera de las áreas de conocimiento que lideren proyectos o participen en la toma de decisiones o personas que quieran desarrollar consultoría en el campo de la ciencia de datos.

Profesionales

Certificación en fundamentos de ciencia de datos con Python

Este programa permite aprender, por medio de ejercicios prácticos y orientados a la industria, los conceptos básicos de la ciencia de datos.
Permite conocer, de forma rápida y segura, los fundamentos necesarios para ingresar a la ciencia de datos.
La culminación exitosa de este programa otorgará tres créditos académicos a los estudiantes de la Maestría en ciencia de datos de la Universidad Icesi, con previo cumplimiento de requisitos.

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2018

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 14 años en Emagister.

Materias

  • Análisis de datos
  • Ciencia de datos
  • Programación
  • Python
  • SQL

Programa académico

Módulo 1: Introducción a la ciencia de datos

  • Este módulo permite al participante identificar los conceptos más importantes y las fases de un proyecto de análisis de datos. Para ello se desarrollan:
  • Introducción al análisis de datos.
  • Tipos de análisis de datos.
  • Fases del análisis de datos.
  • Roles del análisis de datos.
  • Relación entre estadística, inteligencia de negocios, machine learning, ciencia de datos, y análisis de datos.


Módulo 2: Repositorios de datos

  • Este módulo permite al participante identificar los conceptos más importantes sobre los repositorios de información y manejar sentencias básicas en SQL.
  • Introducción a las fuentes de datos.
  • Datos estructurados, no estructurados, semiestructurados.
  • SQL.


Módulo 3: Conceptos básicos de Python

  • Este módulo permite al participante desarrollar habilidades en el uso de Python para desarrollar programas básicos que impliquen carga de archivos y visualización.
  • Variables, bucles y funciones.
  • Listas, diccionarios y conjuntos.
  • Importar y exportar datos.
  • Recursos de la visualización.


Módulo 4: Análisis de datos con Python

  • Al finalizar este módulo el estudiante estará en capacidad de ejecutar un análisis descriptivo básico de los datos utilizando Python.
  • Estadísticas básicas.
  • Gráficos estadísticos.
  • Detección de outliers.
  • Conceptos básicos de regresión lineal.
  • Conceptos básicos de regresión logística.

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