Trayectoria flexible
Citizen Data Scientist (TLG)

1. Identificar el ecosistema de aprendizaje de la plataforma The Learning Gate con la finalidad de sacar el mayor provecho alcanzando el éxito en tu nuevo viaje de aprendizaje.

En este módulo podrás identificar los métodos y procedimientos de la estadística descriptiva para recopilar, clasificar y analizar datos.

1. Explicar las medidas estadísticas; el nivel de confianza; las pruebas de hipótesis para un análisis descriptivo e inferencial. 2. Utilizar las medidas estadísticas; nivel de confianza; y pruebas de hipóstesis en el análisis descriptivo e inferencial en un conjunto de datos.

1. Interpretar programas en lenguaje de programación Python desarrollados sobre el ambiente de programación notebook, para que se cumpla con los requerimientos de la aplicación de ciencia de datos. 2. Diseñar programas en lenguaje de programación Python desarrollados sobre el ambiente de programación notebook, para que se cumpla con los requerimientos de la aplicación de ciencia de datos.

1. Interpretar programas en las plataformas Panda y Numpy de Python desarrollados sobre el ambiente de programación Notebook, para que se cumpla con los requerimientos de la aplicación de ciencia de datos requerida. 2. Crear programas en phython sobre ambiente Notebook, y utilizando las plataformas Panda y Numpy, para que se cumpla con los requerimientos de la aplicación de ciencia de datos.

1. Distingue los principios de la narrativa visual, los reportes y la visualización de datos, para la generación narrativas convincentes, que generan sentido a públicos específicos a partir de macro datos. 2. Aplica herramientas innovadoras para crear narrativas visuales convincentes basadas en macro datos que generan sentido a públicos específicos.

1. Identificar las características de un buen diseño de UX/UI para desplegar los indicadores en un Dashboard. 2. Diseñar un Dashboard que cumpla con las caracterísitcas de un buen diseño de UX/UI para desplegar indicadores.

1. Describir el desarrollo realizado por los diseñadores de los reportes sencillos y visualizaciones eficaces basados en WEB utilizando la plataforma PowerBI para una mejor toma de decisiones 2. Crear reportes sencillos y visualizaciones eficaces basados en WEB utilizando la plataforma PowerBI para una mejor toma de decisiones

1. Describir el desarrollo realizado por los diseñadores de los reportes sencillos y visualizaciones eficaces basados en WEB utilizando la plataforma Tableau para una mejor toma de decisiones 2. Crear reportes sencillos y visualizaciones eficaces basados en WEB utilizando la plataforma Tableau para una mejor toma de decisiones

1. Interpretar visualizaciones en lenguaje Python de un modelo de regresión de un conjunto de datos unidimensionales y bidimensionales con el propósito de hacer predicciones futuras y encontrar las variables que causan el mayor impacto en la variable de estudio. 2. Utilizar herramientas visuales del lenguaje Python para generar un modelo de regresión de un conjunto de datos unidimensionales y bidimensionales con el propósito de hacer predicciones futuras y encontrar las variables que causan el mayor impacto en la variable de estudio.

1. Explicar qué elementos de la cadena de Máquinas inteligentes se automatizan para las diferentes plataformas 2. Aplicar las plataformas automaticas de ML para entrenar y seleccionar los modelos que mejor clasifican o predicen datos