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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.

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.

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