SQL para el análisis de datos
Diseñar 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
Aplicar técnicas de obtención, limpieza y preparación de datos a través de Python para resolver problemas.
Análisis estadístico con Python
Realizar análisis estadístico de datos utilizando Python para su posterior visualización y validación de hipótesis. Generar modelos predictivos utilizando scikit-learn de acuerdo a requerimientos.
Visualización y comunicación de insights
Comunicar los insights obtenidos a partir del análisis estadístico a través de visualizaciones que favorezcan la toma de decisiones.
Machine Learning
Aplicar 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
Implementar 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.