Micromáster - Gestión y Dirección de proyectos de ciencia de datos

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 desarrolla:
• 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.

Modulo 2: Delimitar el objetivo del proyecto - Preguntar

Este módulo permite al participante de seleccionar y aplicar herramientas y métodos de recolección de información para comprender las necesidades de la organización. Este módulo incluye:
• Importancia de preguntar
• Identificar los stakeholders
• SMART questions
• Definición del alcance de los proyectos

Modulo 3: Preparar los datos

En este módulo el participante desarrollará habilidades para identificar las fuentes de información para resolver el problema de analítica.
● Tipos de datos
● Formatos de datos
● Fuentes de datos
● Bias y credibilidad
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Módulo 4: Procesar los datos

Al finalizar este módulo el estudiante estará en capacidad de identificar las fuentes de errores más comunes en los datos y realizar la limpieza y preparación de los datos.
● Registros nulos, repetidos, faltantes, erróneos.
● Escalar y normalizar datos.
● Transformación y limpieza de datos
● Extracción, transformación y carga.
● Socialización de los resultados de la limpieza

Módulo 5: Análisis de datos

Al finalizar esta unidad el estudiante estará en capacidad de utilizar algunos algoritmos de machine learning para el análisis de datos.

● Machine learning
● Regresión lineal
● Regresión logística
● Clustering.

Módulo 6: Compartir - Visualizar

priorizar los contenidos de la presentación de su proyecto de análisis de datos y de definir los mejores gráficos para comunicar los resultados del proceso
● Visualización de información
● Tipos de gráficos
● Dashboards
● Tips de color y presentación

Módulo 7: Actuar

priorizar los contenidos de la presentación de su proyecto de análisis de datos y de definir los mejores gráficos para comunicar los resultados del proceso
● Gestión de los datos
● Gestión de los datos
● Gestión de los datos

Módulo 8: Gerencia de datos y estratégica corporativa

Identificar las fuentes de valor en los datos, las estructuras organizacionales y los procesos requeridos de una estrategia “Data-Driven”, los aspectos regulatorios y su posible impacto jurídico y reputacional al igual que los retos que se pueden presentar en su implementación
● Estrategia corporativa
● Gerencia de datos
● Estrategia de datos
● Modelo de organización centrada en datos
● Chief data officer
● Privacidad de los datos
● DAMA