Descripción de la especialidad

Inicio 31 de octubre, 2020
Duración 6 meses
Lugar Virtual
Modalidad Virtual
Financiamiento disponible Tasa Cero y Minicuotas Credomatic. Beneficio por Convenio Empresarial
Horario Sábado (2 Sesiones)

La especialidad busca dotar al estudiante de instrumental analítico que facilite su día a día en el campo del análisis de datos. Siendo ésta un área de interacción multidisciplinaria, se pretende acercar al estudiante a contextos más amplios que el tradicionalmente abordado en cursos específicos, permitiéndole comprender la importancia de otros elementos en el proceso conjunto de la Ciencia de Datos. Se pretende que el estudiante pueda extraer el verdadero valor de la integración con equipos de trabajo diversos comprendiendo a su vez, la relevancia de la interacción multidisciplinaria.

 

Perfil del participante

La Especialidad en Data Science & Big Data está dirigida a:

  • Profesionales de áreas como Ingeniería, Computación, Economía y Estadística, o cualquier otro profesional que haya cursado cursos de algebra lineal, cálculo y probabilidad.

 

Beneficios

Al concluir esta especialidad el participante será capaz de:

  • Descifrar cómo interactúan los diferentes componentes profesionales y tecnológicos de un departamento de Ciencia de Datos de manera integral y no de manera aislada como hasta ahora ha dictado la norma.
  • Comprender los temas técnicos por medio de la aplicación práctica en cada uno de sus elementos.
  • Aplicar las diferentes tecnologías emergentes que impactan el Business Analytics y Big Data.
  • Manejar cientificamente los datos para obtener una ventaja competitiva para las empresas donde operen o desarrollar su emprendimiento.

 

Curriculum:Especialidad en Data Science & Big Data

Módulo 1: Elementos del Análisis Multivariante I

Introduce al estudiante a la variable aleatoria, concepto que se ampliará a múltiples dimensiones teniendo por propósito descifrar las relaciones multidimensionales.

  • Parte I : Propedéutico
  • Parte II: Análisis Multidimensional

Módulo 3: Mercados de valores y análisis de datos

Presentan los conceptos fundamentales de la arquitectura de almacenes de datos, sus distintos componentes y su interrelación.

  • Arquitectura de las bases de datos
  • Bases de datos relacionales
  • Bases de datos documentales

Módulo 2: Elementos del Análisis Multivariante II y III

Familiariza al estudiante con modelos de análisis de datos y sus aplicaciones para fortalecer la compresión de nociones y elementos clave, que permitan al estudiante explorar por su cuenta otros modelos y algoritmos, así como encontrar aplicaciones prácticas para estos.

  • Clasificación de datos
  • Heurísticas y metaurísticas
  • Datos simbólicos

Módulo 4: Elementos Ciencias de la Computación I y II

Introduce a los estudiantes conceptos de las ciencias de la computación, ingeniería de software y tecnologías de la información como herramientas que contribuyen con el quehacer diario de un departamento de Ciencia de Datos.

  • Procesamiento de texto
  • Procesamiento distribuido y computación en la nube
  • Arañado de páginas web
  • Visualización

Módulo 1: Elementos del Análisis Multivariante I

Introduce al estudiante a la variable aleatoria, concepto que se ampliará a múltiples dimensiones teniendo por propósito descifrar las relaciones multidimensionales.

  • Parte I : Propedéutico
  • Parte II: Análisis Multidimensional

Módulo 2: Elementos del Análisis Multivariante II y III

Familiariza al estudiante con modelos de análisis de datos y sus aplicaciones para fortalecer la compresión de nociones y elementos clave, que permitan al estudiante explorar por su cuenta otros modelos y algoritmos, así como encontrar aplicaciones prácticas para estos.

  • Clasificación de datos
  • Heurísticas y metaurísticas
  • Datos simbólicos

Módulo 3: Mercados de valores y análisis de datos

Presentan los conceptos fundamentales de la arquitectura de almacenes de datos, sus distintos componentes y su interrelación.

  • Arquitectura de las bases de datos
  • Bases de datos relacionales
  • Bases de datos documentales

Módulo 4: Elementos Ciencias de la Computación I y II

Introduce a los estudiantes conceptos de las ciencias de la computación, ingeniería de software y tecnologías de la información como herramientas que contribuyen con el quehacer diario de un departamento de Ciencia de Datos.

  • Procesamiento de texto
  • Procesamiento distribuido y computación en la nube
  • Arañado de páginas web
  • Visualización

Profesores

Profesor
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Más información

Inicio del programa:

Mayo 2017

Solicite el plan de estudios, costos y financiamiento en esta área de estudio.

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Mayo 2017

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Podrá descargar información sobre el programa de su interés y un asesor lo contactará para facilitarle más detalles sobre ULEAD.

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