SQL para el análisis de datos
Duración: 24 horas de clases sincrónicas + 36 horas de estudio asincrónicoDiseñar un plan técnico de análisis de datos, aplicando metodologías y tipos de analítica de acuerdo a requerimientos entregados. Modelar relaciones entre diversas fuentes de información aplicando las estructuras de datos. Generar consultas agrupadas sobre múltiples tablas en SQL para extraer información de bases de datos.
Programación con Python para el análisis de datos
Duración: 28 horas de clases sincrónicas + 48 horas de estudio asincrónicoAplicar técnicas de obtención, limpieza y preparación de datos a través de Python para resolver problemas.
Análisis estadístico con Python
Duración: 28 horas de clases sincrónicas + 48 horas de estudio asincrónicoRealizar análisis estadístico de datos utilizando Python para su posterior visualización y validación de hipótesis. Generar modelos predictivos utilizando scikit-learn de acuerdo a requerimientos.
Machine Learning
Duración: 32 horas de clases sincrónicas + 54 horas de estudio asincrónicoAplicar herramientas estadísticas que corresponda, en función de la naturaleza de los datos y el problema. Implementar y comparar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado ajustado a la naturaleza de los datos, comunicando resultados.
Modelos avanzados y Redes Neuronales
Duración: 28 horas de clases sincrónicas + 48 horas de estudio asincrónicoImplementar ensambles de modelos en problemas complejos, ajustando diferentes factores para optimizar la predicción. Diseñar e implementar modelos de redes neuronales, optimizando su resultados a partir de métricas y adaptándolas a diferentes problemas.
