Estrategia para el análisis de datos

Universidad ECCI

Curso

Virtual

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    40h

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Servicio de consultas

  • Clases virtuales

El profesional moderno se enfrenta a un volumen creciente de datos alojados en servidores que por sí solos no dicen nada. Solamente a través de un proceso de análisis, el cual les da sentido, puede extraerse información útil para los propósitos de la organización que la necesita. Empresas como Google o Facebook son ejemplos de organizaciones que explotan al máximo el análisis de datos para ofrecer a sus usuarios nuevos productos y servicios.

El avance en las tecnologías de la información y comunicación produjo una creciente necesidad de profesionales capacitados en el análisis de datos con el fin de extraer información relevante, generalmente para empresas que la usan como insumo en sus negocios. Áreas como las ciencias puras e ingenierías no son la excepción dado que el análisis de datos, provenientes de experimentos (físicos, químicos, etc.), también es de interés para universidades y centros de investigación.

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Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Proporcionar al estudiante conocimientos básicos de análisis de datos por medio de sus fundamentos matemáticos para que esté en la capacidad de enfrentarse a problemas que surgen en áreas del conocimiento como ciencias e ingenierías, así como problemas en empresas que prestan servicios o productos al consumidor

Certificación: Al finalizar la Universidad ECCI otorga el certificado con el 80% de asistencia al curso

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Opiniones

Materias

  • Análisis de datos
  • Agrupamiento
  • Partición
  • ALGORITMO
  • Conjunto
  • Agrupamiento clásico
  • Usando
  • Fuzzy
  • Ejemplo
  • Probabilístico

Programa académico

CONTENIDO

Módulo I. Agrupamiento clásico
  • Partición de un conjunto de datos.
  • Algoritmo c-means para el agrupamiento de datos.
  • Un ejemplo de agrupamiento de datos usando el algoritmo c-means.
Módulo II. Agrupamiento difuso
  • Partición difusa de un conjunto de datos.
  • Algoritmo fuzzy c-means para el agrupamiento de datos.
  • Un ejemplo de agrupamiento difuso de datos usando el algoritmo fuzzy c-means.
Módulo III. Agrupamiento probabilístico
  • Agrupamiento probabilístico
  • Algoritmo de agrupamiento probabilístico
  • Un ejemplo de agrupamiento de datos usando el algoritmo probabilístico

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