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Data Science
Adquirí sólidos conocimientos en el proceso de extracción, procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos, con el objetivo de dar soporte a la toma de decisiones estratégicas en todo tipo de organizaciones.
Duración
5 meses
Modalidad:
Presencial y semi-presencial
Especialistas
de la Industria
Requisitos:
Conocimientos previos en razonamiento lógico formal. La formación previa en estadística y/o programación ayuda a resolver el pre work pero no es excluyente ya que puede compensarse en el prework. Nivel de lecto-comprensión de inglés medio. Aprobar evaluación online y la entrevista de admisión.
A quién esta dirigido:
el curso no está sesgado a gente con experiencia en programación. La ciencia de los datos tiene que ver con ser curioso: hacer nuevas preguntas, hacer nuevos descubrimientos y aprender cosas nuevas.
Certificación
Certificación Oficial por el Ministerio de Educación del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires
¿Por qué Data Science?
METODOLOGÍAS CIENTÍFICAS
- - Complejidad algorítmica: cómo utilizar la tecnología para luchar con enormes conjuntos de datos y trabajar con algoritmos complejos.
- - Cómo utilizar los datos de forma creativa para generar valor.
ORIENTACIÓN A TÉCNICAS
- - Fundamentos de Python.
- - Visualización de datos, técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- - Datos geoespaciales, análisis de texto y series de tiempo. Procesamiento distribuido con PySpark.
- - Probabilidad e inferencia estadística y análisis exploratorio de datos Pandas.
HERRAMIENTAS
- - Python, Numpy, Kera, TensorFlow, TensorBoard, Distributed TensorFlow, TensorFlow Serving.
- - Revisión de implementaciones cloud y mobile. Hardware más usado CPU, GPU, TPU, FPGA, Mobile Neural Engines.
Aprendé con profesionales y referentes de la industria
Nuestros Docentes
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Próximos cursos, horarios y sedes
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¿Por qué estudiar Data Science?
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El rol del Data Scientist en el éxito de los negocios
En un contexto en el cual los tsunamis de datos no dejan de crecer, analizarlos resulta vital para cualquier organización porque así es posible anticiparse a posibles escenarios, detectar nuevas oportunidades de negocio y conocer en detalle a los consumidores, entre otros detalles. En resumen, toma importancia del concepto de data science, que tiene que ver con el análisis de los datos con el objetivo de conseguir información valiosa para la empresa.