Curso en fundamentos para ciencias de los datos y analítica-preparatorio

Universidad EAFIT

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Medellin

  • Horas lectivas

    48h

Desarrollar competencias para implementar y fortalecer el razonamiento matemático y estadístico. Así mismo, entender, por medio de herramientas computacionales, cómo se utiliza en la toma de decisiones empresariales e industriales.

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Medellin (Antioquia)
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Carrera 49 N° 7

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Profesionales graduados que deseen prepararse y nivelarse en los conceptos básicos del álgebra y la estadística enfocados hacia la analítica de datos y que luego quieran, como estudiantes de maestrías en ciencias de los datos, aprender nuevos métodos más sofisticados.

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2017

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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

  • Ciencia de los datos
  • Programación
  • Diseño de Algoritmos
  • Fundamentos matemáticos
  • Álgebra
  • Datos
  • Informacion
  • Interpretación
  • Aplicabilidad
  • Analítica de Datos
  • Estadísticas

Profesores

Juan Guillermo Lalinde Pulido

Juan Guillermo Lalinde Pulido

Profesor

Henry Laniado Rodas

Henry Laniado Rodas

Profesor

Santiago Ortiz Arias

Santiago Ortiz Arias

Profesor

Programa académico

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE COMPUTACIÓNIntroducción a la programación y diseño de algoritmos.Conceptos básicos de complejidad, coste computacional y procesamiento en nube.Ejercicios prácticos.

MÓDULO 2: FUNDAMENTOS MATEMÁTICOSIdea intuitiva de límite de funciones, y convergencia de sucesiones. Aproximación computacional al valor de convergencia.Conceptos básicos de diferenciación e integración y métodos computacionales de solución.Álgebra de matrices y su utilidad en analítica de datos y grandes volúmenes de información.Valores y vectores propios, interpretación y aplicabilidad en analítica de datos para el diseño de indicadores de impacto.Métricas, normas, producto escalar, propiedades e interpretación en el contexto de las ciencias de los datos y su aplicabilidad en el filtrado y limpieza de bases de datos.Optimización, métodos de solución computacionales y aplicaciones en escenarios reales.

MÓDULO 3: FUNDAMENTOS ESTADÍSTICOS
Descripción gráfica, visual y tabular de los datos.Indicadores de centralidad, dispersión y forma y su interpretación.Análisis de normalidad y de otros modelos explicativos de la incertidumbre detrás de los datos (Modelos Probabilísticos).Estimación puntal de indicadores y su margen de error.Validación estadística de conjeturas empresariales.Introducción breve al análisis de dependencia y correlaciones entre variables.Descripción gráfica, visual y tabular de datos multivariantes

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