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Data Science

Adquirí sólidos conocimientos en la aplicación de modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) para el análisis profundo de datos.
Entrená, validá y poné en marcha estos modelos para descubrir nuevos insights y resolver una gran variedad de problemas de negocio complejos.

Duración

7 meses

Modalidad

Intensivo a distancia

Dedicación estimada

15 horas semanales (incluye horas de cursada en vivo y práctica obligatoria)

A QUIÉN ESTÁ DIRIGIDO

El curso está dirigido a todos aquellos que quieran aprender a trabajar con modelos de Machine Learning, la base sobre la que se construyen las implementaciones tecnológicas más modernas (detección de fraude, sistemas de recomendación, clasificación de imágenes/texto, entre muchas otras). La ciencia de datos tiene que ver con ser curioso: hacer nuevas preguntas, hacer nuevos descubrimientos y aprender cosas nuevas.


Imagen de Data Science

¿Por qué Data Science?

METODOLOGÍAS CIENTÍFICAS
  1. - Complejidad algorítmica: cómo utilizar las nuevas tecnologías para enfrentar grandes conjuntos de datos y trabajar con algoritmos complejos.
  2. - Cómo utilizar las nuevas tecnologías para obtener conocimientos claves para tu análisis.
ORIENTACIÓN A TÉCNICAS
  1. - Puesta en producción, evaluación y optimización de modelos.
  2. - Probabilidad e inferencia estadística.
  3. - Visualización de datos, técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
  4. - Problemas de regresión y clasificación.
  5. - Clasificación de texto, análisis de series de tiempo y árboles de decisión.
HERRAMIENTAS
  1. - Lenguaje de programación Python.
  2. - Librerías de Python: Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, SciPy, Scikit-Learn, Statsmodel, Pickle, Flask.
  3. - Es necesaria la instalación de Anaconda y Jupyter Lab.

Nuestro equipo docente

Aprendé con profesionales y referentes de la industria

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Ver Beneficios

Aprendizaje basado en proyectos

En el programa de Data Science, los estudiantes trabajan en grupos para resolver 3 desafíos prácticos. Cada desafío requiere aplicar progresivamente el conocimiento y las herramientas adquiridas durante el curso. Sumado a esto, los estudiantes trabajan en un proyecto final donde aplican diferentes algoritmos de Machine Learning en un escenario práctico propuesto por los estudiantes y guiado por los profesores.

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