Premium Formación en Data Science

Data Science for Business

En Monterrey

Precio a consultar
  • Tipología

    Diplomados

  • Nivel

    Nivel avanzado

  • Lugar

    Monterrey

  • Horas lectivas

    96h

Descripción

El mundo empresarial promete a quienes deseen integrarse al mismo la posibilidad de alcanzar altas recompensas laborales. Es importante comprender que quienes emprenden en este tipo de mercado requieren de una formación altamente especializada y es por este motivo que el centro Tecnológico de Monterrey - Educación Continua te presenta el diplomado en Data Science for Business el cual ahora puedes también encontrar dentro del catálogo formativo de Emagister.

Realizar y completar este diplomado brinda a los alumnos una formación muy completa que les permitirá desempeñarse dentro del mercado laboral, logrando así aplicar conocimientos en: análisis de datos, servicios, seguros, calidad, servicio al cliente, datamining, e-business, e-learning, estadística de mercados, mercadotecnia, organización, algoritmos, mercadotecnia en internet, marketing online, marketing mix, mercadotecnia digital, negocios, bases de datos y data science for business.

Emagister.com.mx te invita a adquirir mayor información sobre este programa formativo por medio de su plataforma para que puedas conocer las características de este diplomado y los detalles de cómo inscribirte en el mismo de forma fácil y segura.

Instalaciones y fechas

Ubicación

Inicio

Monterrey (Nuevo León)
Ver mapa
Ave. Eugenio Garza Sada 2501 Sur Col. Tecnológico, 64849

Inicio

Fechas a escogerPlazas agotadas

A tener en cuenta

1. Adquirirá conocimiento profundo de la Metodología para implementar ciencia de datos. 2. Podrá implementar técnicas de minería de datos de manera que la empresa se vea beneficiada en el aprovechamiento del conocimiento. 3. Será capaz de implementar, de forma inmediata esta metodología; ya sea en forma incremental, parcial o total. 4. Conocerá aplicaciones de la ciencia de datos sobre diferentes áreas en la industria. 5. Practicará sobre casos actuales de la industria.

1. Profesionales de las áreas de negocios que analicen la información y sus áreas relacionadas que usen y requieran conocimientos en TI. 2. Personal técnico y administrativo relacionada con el uso de TI. 3. Toda persona con necesidad de conocimientos técnicos y prácticos en TI.

Licenciatura terminada

La institución figura en el top de las mejores universidades privadas del mundo, según el QS World University Ranking; mientras que la EGADE Business School es considerada la mejor escuela de negocios en México y Latinoamérica. De acuerdo con Quacquerelli Symonds University Rankings, es la mejor universidad privada en México y en opinión de los empleadores, la universidad número uno de México, colocándose al mismo nivel de University of Michigan, Boston University y Duke University.

Una vez que solicites información por medio del catálogo de Emagister.com.mx el centro se pondrá en contacto contigo para informarte del proceso de matriculación.

Preguntas & Respuestas

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¿Qué aprendes en este curso?

  • Análisis de datos
  • Servicios
  • Seguros
  • Calidad
  • Servicio al cliente
  • Datamining
  • E-business
  • e-Learning
  • Estadística
  • Estadística de mercados
  • Mercadotecnia
  • Organización
  • Algoritmos
  • Mercadotecnia en internet
  • Marketing online
  • Marketing Mix
  • Mercadotecnia digital
  • Negocios
  • Bases de datos
  • Data Science for Business

Programa académico

Módulo 1 Introducción a la ciencia de datos

El participante conocerá los antecedentes sobre la ciencia de datos en las organizaciones. Identificar los conceptos relacionados a la ciencia de datos así como el beneficio que genera en las organizaciones.

Temario

1. Definir la ciencia de datos.

2. Relación de la estadística, machine-learning y modelos matemáticos con la ciencia de datos.

3. Proceso de un proyecto de ciencias de datos.

4. Campo de aplicación para la ciencia de datos.

5. Definir el rol del científico de datos dentro de la organización.

Módulo 2 Preparación de datos

Los participantes conocerán el proceso y la relevancia de preparar los datos para su análisis y evaluación, así como las diferentes formas analizarlos.

Temario

1. Describir los tipos de análisis de datos.

2. Identificar los diferentes tipos de datos.

3. Traducir preguntas del negocio a conjunto de datos.

4. Identificar la relevancia de la preparación y calidad de los datos. Garbace in - Garbace out

5. Realizar análisis exploratorio de los datos.

Módulo 3 Algoritmos Machine Learning

Que el participante conozca algunos de los algoritmos más populares de minería de datos, comprenda su funcionamiento y como puede aplicarlo a través de diferentes herramientas,

Temario

1. Análisis descriptivo

2. Análisis predictivo.

3. Machine Learning & Estadística clásica.

4. Algoritmos analíticos

4.1. Reglas de asociación

4.2. Clustering

4.3. Árboles de decisiones.

4.4. Modelos de regresión

4.5. Naïve Bayes

5. Identificar las fortalezas y debilidades en los diseños experimentales.

Módulo 4 Casos prácticos

Que los participantes vean la verticalización en diferentes industrias de la aplicación de ciencia de datos a través del estudio de casos.

Temario

1. Creación de un equipo de ciencia de datos.

2. Ciencia de datos en retail y servicio al cliente

3. Ciencia de datos en servicios financieros y de seguros.

4. Ciencia de datos en redes sociales.

5. Ciencia de datos para mercadotécnica y telemercadeo.

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