TEMPORALMENTE NO SE OFERTA

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140 Horas totales
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Martes y Jueves: 6:00 p.m a 9:00 p.m Sábados: 9:00 a.m a 1:00 p.m Lugar: Sede Melendez
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Objetivos del diplomado:
- Comprender los conceptos de las bodegas de datos como herramientas de apoyo a la toma de decisiones en la organización.
- Comprender elciclo de vida de un proyecto de Big data y como agregar valor a partir de los datos en la organización.
- Comprender las bases fundamentales de la minería de datos y el aprendizaje automático.
- Desarrollar habilidades básicas para la implementación de proyectos que involucran el análisis de datos y Big data.
Contenidos:
Fundamentos de Estadística
- Introducción a la probabilidad y estadísticas
- Análisis descriptivo de datos con R
- Visualización básica de datos con R
Inteligencia de Negocios y Bodegas de datos
- El modelo dimensional y Datawarehousing
- Herramientas de extracción, transofmración y carga de datos (ETL)
- Bases de datos OLAP
- Reportes inteligentes y visualización de dato
Minería de datos. Modelos Predictivos
- Introducción al aprendizaje de máquina y minería de datos
- Modelos de regresión
- Modelos de clasificación
- Aplicación de la minería de datos para la solución de problemas empresariales
Minería de datos. Modelos Descriptivos
- Inroducción a los modelos de aprendizaje no supervisados: Clustering y reglas de asociación
Introducción a Big Data
- El ciclo de la vida de los proyectos de Big data
- Tecnologías para Big Data
- Miniproyecto de Big Data
Dirigido a:
Profesionales en diversas áreas y sectores con funciones que requieran del análisis de datos para el apoyo de la toma de decisiones. Gerentes y lideres de proyectos en tecnologías de la información, analistas y desarrolladores de sistemas; lideres de áreas de marketing, inteligencia de negocios y estrategia; consultores y ejecutivos de nivel superior, investigadores en salud y ciencias de la vida; definidores y evaludaores de políticas públicas e investigadores en ciencias sociales.
Ubicación y contacto:
Sede Meléndez Teléfonos:
Calle 13 No. 100-00 321 2283 / 339 1745
Edificio B13 espacio 1001 3329671
Email:
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