El poder de la visualización de los datos

Curso

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    A distancia

  • Horas lectivas

    36h

Ante la masiva presencia de datos y su crecimiento exponencial durante las últimas décadas, la comunidad científica y los proveedores de servicio tecnológicos van buscando soluciones que intenten obtener el mejor provecho en el análisis de datos. Sin embargo, aún persiste una brecha a cubrir entre el análisis de datos y su procesamiento versus la visualización de dichos resultados y el descubrimiento de información que puedan soportar procesos de decisiones y ayudar de manera efectiva y eficiente al decisor o usuario final. Es común, en el mundo de la ciencia de los datos, ver el estancamiento de proyectos y soluciones debido a esa brecha de cómo presentar los resultados y la operacionalización de los mismos, a fin de agregar valor en procesos de toma de decisiones, y poder lograr el escalamiento de dichos resultados ante las gerencias corporativas o responsables de la organización. Ante estas premisas, resulta evidente que el científico de datos, en las fases de preprocesamiento y análisis exploratorio de datos, así como en la interpretación y presentación de resultados, debe apoyarse con herramientas visuales y gráficas que permitan que esa generación de informes, puedan dar soporte al proceso de toma de decisiones gerencial.

A tener en cuenta

El objetivo de la asignatura es que los estudiantes puedan condensar, resaltar e interpretar resultados de las fases de preprocesamiento y modelado bajo la metodología de la ciencia de datos y/o del descubrimiento de información en bases de datos, conocida como KDD por sus siglas en inglés (Knowledge Discovery in Databases).

Profesionales de todas las áreas interesados en usar los datos, en diseñar estrategias que aseguren su valor y permitan a las organizaciones ser organizaciones que toman decisiones basadas en datos (DDDM).

Contar con conexión a internet de banda ancha. Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo. Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft. En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché. Conectarse a las sesiones de clase con mínimo diez minutos de antelación, de manera que verifique la conexión y realice los ajustes del caso. Disponer de materiales para tomar apuntes.

La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente, como mínimo, en el 90 % de las sesiones programadas.

El curso se desarrollará combinando conferencias, con la ejecución de trabajos prácticos grupales presenciales, e individuales y la participación en foros y debates, con la siguiente estructura: Clase magistral: presentación de temas a manera de exposición utilizando, en lo posible, ayudas didácticas. Esta metodología favorece el razonamiento del estudiante cuando el profesor no sólo expone conceptos, sino que también propicia la participación del estudiante haciendo preguntas y generando discusiones y diálogos que conllevan a la ampliación de los temas, a la comparación y relación entre conceptos, la solución de dudas y la explicación de casos prácticos. Proyectos: los proyectos tienden a la solución de problemas reales, para lo cual el estudiante, bajo la orientación del profesor, trabaja con rigor científico y metodológico. En el caso de cursos orientados a una sola organización, se acuerdan los casos de estudio reales a desarrollar en clase y el proyecto se va desarrollando estilo taller en cada sesión. De esta manera el estudiante no solamente queda con la concepción teórica del tema, sino que puede ponerla en práctica en su organización.

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2019

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 8 años en Emagister.

Materias

  • Análisis de datos
  • Toma de decisiones
  • Teoría y aplicación
  • Presentación primer problema
  • Desarrollo de problemáticas

Programa académico

Módulo I – Una introducción al modelamiento de datos Data-driven

  • Exposición.
  • Ejemplo en R.
  • Presentación del primer problema.

Módulo II – Teoría y aplicación de agrupación gráfica

  • Exposición.
  • Presentación primer problema.
  • Práctica.

Módulo III – Desarrollo de problemáticas

  • Orientación de los participantes en el desarrollo de los problemas propuestos.

Módulo IV – Trabajo final

  • Reportes finales.
  • Presentaciones orales.

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