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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

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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


Imagen de Data Science

¿Por qué Data Science?

METODOLOGÍAS CIENTÍFICAS
  1. - Complejidad algorítmica: cómo utilizar la tecnología para luchar con enormes conjuntos de datos y trabajar con algoritmos complejos.
  2. - Cómo utilizar los datos de forma creativa para generar valor.
ORIENTACIÓN A TÉCNICAS
  1. - Fundamentos de Python.
  2. - Visualización de datos, técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
  3. - Datos geoespaciales, análisis de texto y series de tiempo. Procesamiento distribuido con PySpark.
  4. - Probabilidad e inferencia estadística y análisis exploratorio de datos Pandas.
HERRAMIENTAS
  1. - Python, Numpy, Kera, TensorFlow, TensorBoard, Distributed TensorFlow, TensorFlow Serving.
  2. - Revisión de implementaciones cloud y mobile. Hardware más usado CPU, GPU, TPU, FPGA, Mobile Neural Engines.

Aprendé con profesionales y referentes de la industria

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¿Por qué estudiar Data Science?

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El trabajo flexible llegó para quedarse img
#otros

El trabajo flexible llegó para quedarse

En el marco de la Cuarta Revolución Industrial que ya está entre nosotros, las empresas ponen el foco en que los colaboradores sean productivos. La otra cara de la moneda es que el profesional no quiere trabajar en cualquier compañía, sino en aquella que le ofrece un  trabajo flexible. Esta cuestión toma suma relevancia desde el momento en que a las organizaciones les está resultando muy difícil encontrar a los perfiles que necesitan, ya que hay escasez de ciertos profesionales.  El tema del trabajo flexible se torna, entonces, clave. De hecho, los profesionales no solo creen que son más productivos en el trabajo flexible, sino que lo consideran un factor decisivo al elegir una nueva empresa, según una encuesta del International Workplace Group (IWG) realizada a principios de 2019. El sondeo a 15,000 profesionales, incluidos directores, empleados, consultores y empresarios de 80 países, muestra que el 83% de este grupo considera que la flexibilidad laboral es un factor decisivo para elegir una oferta de trabajo. Otro 85% notó un aumento en su propia productividad cuando se adhirieron al nuevo modelo de trabajo. Y no es difícil imaginar la razón detrás de estos resultados. La relación con el trabajo ha cambiado y los profesionales buscan cada vez más mantener un equilibrio saludable entre la vida personal y el trabajo. La calidad de vida, según los datos de IWG, es la principal motivación para buscar trabajo flexible. Trabajo flexible significa, en pocas palabras, que el colaborador pueda recoger o llevar a sus hijos a la escuela, almorzar en casa e ir al banco o ver a un médico, por nombrar algunos ejemplos frecuentes. Todo esto sin causar tensión y estrés con los superiores y otros compañeros de trabajo. El trabajo flexible se puede adoptar de muchas maneras dentro de una empresa. Es posible ofrecer la opción de home-office algunos días de la semana, o que el propio empleado pueda elegir la hora de ingreso y egreso de la empresa.   Al contrario de lo que algunos gerentes pueden creer, la adopción de horarios de trabajo flexibles disminuye la cantidad de ausencias y demoras. Suena contradictorio, pero la razón es bastante simple: los empleados se sienten más satisfechos y, en consecuencia, se comprometen más. Para la empresa, este aumento en la productividad y el compromiso genera resultados positivos en el logro de objetivos, el desarrollo de nuevos proyectos y, lo más importante, en el equilibrio financiero. Por otro lado, los empleados se benefician de la calidad de vida, la reducción del estrés y el equilibrio entre la vida laboral y personal. En resumen, se trata de una ecuación en la que todos ganan.

En los próximos diez años, Argentina podría tener un 56% de empleo calificado si maximizara la adopción de inteligencia artificial img
#otros

En los próximos diez años, Argentina podría tener un 56% de empleo calificado si maximizara la adopción de inteligencia artificial

La incorporación de inteligencia artificial en la economía argentina y de cualquier otro país tiene tres grandes beneficios: mejores empleos, mayores ganancias y mayor crecimiento económico. En este marco, el principal desafío es asegurar igualdad de oportunidades para que todos puedan acceder a estos beneficiosPara indagar en el caso nacional, Microsoft presentó el estudio “Maximizando la IA: Oportunidades y Retos para Argentina” desarrollado por la consultora DuckerFrontier. Según este documento, si el país logra reconvertir muchos de los empleos existentes, hacia 2030 podría tener un 56% de trabajadores calificados. Esto representa un incremento del 25% respecto al total de trabajadores calificados que existirían según proyecciones actuales a 2030. Además, el PBI podría añadir 1.7 puntos porcentuales a su crecimiento medio esperado durante la próxima década si el país maximiza la adopción de tecnologías relacionadas a la inteligencia artificial. La pregunta que guio el estudio fue, “¿Cómo respondería el mercado laboral en Argentina si en los próximos diez años se implementasen todas las tecnologías existentes de IA en el país?”, para responder al interrogante se hizo un ejercicio de simulación donde —en base a los indicadores actuales y a una eventual intensificación en el uso de IA— se estableció el impacto que esta tecnología tendría en el país.Argentina tiene muchas ventajas que le permiten aprovechar la oportunidad que ofrece la IA, algunas de las más importantes son: la inversión en educación, el buen número de estudiantes en carreras STEM y buenos niveles de acceso a la tecnología (suscripciones de banda ancha, acceso a internet, 4G). Además, Argentina cuenta con un buen marco regulatorio en temas de ciberseguridad y tiene buenos índices en igualdad de acceso (alta participación de mujeres en carreras de tecnología y en el mercado laboral) sumado a la excelente calidad de las universidades del país.Algunos de los desafíos que se identificaron son: desarrollar más y mejor las habilidades digitales de la población, mejorar la infraestructura tecnológica, fomentar un mayor uso de herramientas digitales para la participación ciudadana, mejorar el acceso al crédito para las pymes, entre otros.

Un cuarto de todas las operaciones de servicio al cliente sea manejada por chatbots en 2020 img
#otros

Un cuarto de todas las operaciones de servicio al cliente sea manejada por chatbots en 2020

Los bots aprenden con el uso y para eso se basan en inteligencia artificial. Y el entrenamiento lo hacen los humanos capacitados en esta disciplina. Los chatbots son capaces de aprender y entender un contexto. Para que un chatbot funcione correctamente, se lo debe “alimentar” con una serie de pautas a repetir, enseñándole a interpretar frases, poder expresar correctamente mensajes y articular qué decir y cuándo decirlo.  Si bien la autogestión a través del uso de chatbot es tentadora y muchas veces puede suponer más velocidad, los usuarios siguen esperando reglas claras. Un relevamiento de Mindshare advierte que un 75% de los usuarios prefiere saber si se está comunicando con un robot o con una persona de carne y hueso.Las posibilidades que brindan los chatbots son numerosas y atractivas. Solo es cuestión de realizar una implementación acorde a cada negocio, con un seguimiento preciso de las instancias de desarrollo y uso. Así, el chatbot atravesará las etapas de entrenamiento y el resultado se verá en la satisfacción del usuario.

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