Introducción a Data Science con R
Capacitación laboral
En línea
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EDUCA BUSINESS SCHOOL.
Maestría En línea$ 16,620.47 $ 21,606.61*Precio estimado
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900 € 1,170 €
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Curso En línea$ 3,100 $ 3,550 más IVA -
ESIBE Escuela Iberoamericana de Postgrado
Maestría En línea$ 25,392.38 $ 66,481.87*Precio estimado
Importe original en EUR:
1,375 € 3,600 €
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Fundación de Investigación para el Desarrollo Profesional (FINDES)
Curso En línea$ 3,500 $ 3,950 -
CIDES
Curso En línea$ 7,242 IVA exento -
ITAM- Instituto Tecnológico Autónomo de México
Curso En línea$ 13,400 IVA exento
Descripción
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Tipología
Capacitación laboral
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Metodología
En línea
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Horas lectivas
40h
-
Inicio
Fechas disponibles
El Data Science, o “Ciencia de los datos” en español, es el estudio de la extracción generalizada del conocimiento a partir de información o datos, aunque la palabra comúnmente utilizada es ciencia. Este incorpora elementos variables y construcciones a partir de técnicas y teorías de muchos campos, los cuales van desde el procesamiento de señales, matemáticas, modelos de probabilidad y estadística, ingeniería de datos, programación de sistemas, aprendizaje máquina o inteligencia artificial, reconocimiento y aprendizaje de patrones, visualización, datawarehousing, inteligencia de negocios, cómputo de alto performance, etc. con el objetivo común de extraer significados de la información y crear productos de datos. Mediante el Data Science el comercio y la investigación están siendo transformados debido al descubrimiento y la predicción basada en datos. Habilidades requeridas para el análisis de datos a niveles masivos, gestión escalable de datos dentro y fuera de la nube, elaborando algoritmos paralelos y un modelado estadístico y de competencia con un complejo ecosistema de herramientas y plataformas.
Sedes y fechas disponibles
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Inicio
Acerca de este curso
El asistente aprenderá a formular preguntas relevantes desde el punto de vista contextual e hipótesis que impulsen a la investigación científica de datos. Identificar, obtener y transformar un conjunto de datos para hacerlo utilizable para la producción de evidencia estadística y su comunicación a través de la vía escrita. Construir modelos basados en nuevos tipos de datos, diseño experimental e inferencia estadística.
Programadores y Desarrolladores.
Opiniones
Materias
- Programacion
- Modelado
Programa académico
Parte 1 - Introducción
Ejemplos | Ciencia de datos articulada | Historia y contexto | Panorama de la tecnología | Bases de datos y su evolución, Big Data y Tendencias
Parte 2 - Manipulación de datos con R
Introducción a R | Instalación y preparación de R | Vectores en R | Matrices en R | Listas en R | DataFrames en R | Sentencias de control en R | Funciones en R | I/O en R | Graficación en R | Programación orientada a objetos en R
Parte 3 - Analíticas
Modelado básico estático | Diseño experimental | Sobreajustes | Modelos de regresión | Gráficas analíticas | Búsquedas recursivas | Procesando iterativamente | Analíticas de texto, semántica | Filtro colaborativo: slope-one | Inferencias estadísticas
Parte 4 - Comunicando resultados
Visualización | Productos de datos | Analíticas visuales de datos | Privacidad y gobernanza
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