Big Data, decisiones basadas en datos

Curso de Formación Superior

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Course Dates

COMIENZA EL

5 de septiembre del 2022

Course Duration

DURACIÓN

9 semanas
5-6 horas por semana

Matrícula anticipada

¡Aprovecha el beneficio que te ofrece pagar tu matrícula anticipadamente!

Ronda 1

La fecha límite para aplicar a esta ronda ya pasó

1
Ronda 2

US$1,504 / Costo del programa

Fecha límite de inscripción
2

Habilidades clave para profesionales de datos

La demanda de profesionales crece más de un 25% cada año. Gestionar datos, descubrir patrones y tomar decisiones basadas en información son parte de las 10 habilidades clave que definen al nuevo profesional.

Este Curso de Formación Superior te preparará para participar y aportar valor en los proyectos relacionados con inteligencia artificial, machine learning e inteligencia de negocios.

Rankings

Al estudiar este curso aprenderás a:

  • Interpretar datos para la optimización de los procesos y la creación de soluciones inteligentes.
  • Diseñar un modelo básico de análisis con Big Data.
  • Incorporar la ciencia de datos para resolver los problemas a los que habitualmente los participantes se enfrentan en su ámbito profesional.
  • Desarrollar soluciones a los casos prácticos propuestos a lo largo del curso.

Plan de estudios

El plan de estudios del curso tiene una duración de 9 semanas, incluyendo la de orientación, divididas de la siguiente manera:

Semana 1:

Introducción a la toma de decisiones con datos

• ¿Qué es el Big Data? • Inteligencia Artificial. • Etapas de un proyecto basado en datos

Semana 2:

Comienza a extraer valor de los datos

• Análisis de datos. • Exploración de datos.

Semana 3:

Adquisición y limpieza: cómo asegurar la calidad de los datos

• Adquisición de datos. • Limpieza de datos.

Semana 4:

Preprocesamiento de datos: prepara los datos para la Inteligencia Artificial

• La necesidad de preprocesar los datos. • Ingeniería de datos. • Transformación de los datos.

Semana 5:

Clustering: creando segmentos de clientes

• El clustering y sus aplicaciones. • El algoritmo de K-means. • Interpretación del clustering.

Semana 6:

Inteligencia Artificial: predice el precio de un activo

• Introducción a los métodos supervisados. • Regresión lineal.

Semana 7:

Clasifica a los clientes de tu negocio

• Regresión logística. • Árboles de decisión. • Random Forest.

Semana 8:

La sociedad y el Big Data

• Privacidad en los datos. • Ética en los datos. • Seguridad y factores de riesgo. • Hacia dónde va el Big Data.

Semana 1:

Introducción a la toma de decisiones con datos

• ¿Qué es el Big Data? • Inteligencia Artificial. • Etapas de un proyecto basado en datos

Semana 5:

Clustering: creando segmentos de clientes

• El clustering y sus aplicaciones. • El algoritmo de K-means. • Interpretación del clustering.

Semana 2:

Comienza a extraer valor de los datos

• Análisis de datos. • Exploración de datos.

Semana 6:

Inteligencia Artificial: predice el precio de un activo

• Introducción a los métodos supervisados. • Regresión lineal.

Semana 3:

Adquisición y limpieza: cómo asegurar la calidad de los datos

• Adquisición de datos. • Limpieza de datos.

Semana 7:

Clasifica a los clientes de tu negocio

• Regresión logística. • Árboles de decisión. • Random Forest.

Semana 4:

Preprocesamiento de datos: prepara los datos para la Inteligencia Artificial

• La necesidad de preprocesar los datos. • Ingeniería de datos. • Transformación de los datos.

Semana 8:

La sociedad y el Big Data

• Privacidad en los datos. • Ética en los datos. • Seguridad y factores de riesgo. • Hacia dónde va el Big Data.

Este curso se dirige a:

  • Directores, gerentes y líderes, sin conocimientos previos, que quieran entender los procesos de análisis e interpretación de los datos e introducirse en el universo del Big Data.
  • Ejecutivos y responsables de área enfocados a la resolución de problemas y la toma de decisiones.
  • Profesionales en contacto con las herramientas de la información y la administración de plataformas y/o datos que buscan participar o ya participen en la toma de decisiones.
  • Personas que desean adquirir competencias digitales para abordar los desafíos tecnológicos en un entorno profesional cambiante.

Metodología de aprendizaje

Impartido en español.

Cuenta con reconocimiento en el modelo educativo europeo (2 ECTS)

Respaldo del Instituto de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (DATAI)

de la Universidad de Navarra, propiciando el trabajo colaborativo en ciencia de datos e inteligencia artificial.

Presencia de profesorado

en sesiones síncronas.

Plan de estudios flexible

para programar horarios de trabajo.

Medios y elementos interactvos

-videos explicativos, infografías y gráficos-.

Apoyo

permanente de un tutor

Retroalimentación

para asegurar el aprendizaje

Apoyo técnico

a través del teléfono, chat y correo electrónico

Actividades prácticas

mediante el uso de NoteBooks -en Python-, para desarrollar habilidades clave para tomar decisiones basadas en datos

Profesorado

El equipo de profesores de este curso forma parte del Instituto de Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Navarra

Faculty Member Montserrat Ana Miranda, Ph.D.

Montserrat Ana Miranda, Ph.D.

Profesora del Master en Big Data de la Universidad de Navarra

Ph.D. en Física por la Universidad de Navarra y Postdoctorado en Física en la Universidad Pública de Navarra Más información

Faculty Member Iván Cordón Medrano, Ph.D.

Iván Cordón Medrano, Ph.D.

Director de Innovación y Transferencia Tecnológica del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial (DATAI) de la Universidad de Navarra

Ph.D. en Neurociencias e Ingeniería Biomédica por la Universidad de Navarra y Máster en Inteligencia Artificial por la Universidad de Edimburgo, Escocia. Más información

Certificado

Certificado

Al concluir satisfactoriamente el curso, los participantes son reconocidos con un certificado de finalización del programa que consta en el expediente académico del alumno registrado en la Universidad de Navarra

Aplica Ahora

Regístrate lo antes posible. El cupo es limitado.

Opciones de pagos flexibles disponibles. Conoce más.