Citizen Data Scientist (TLG)

Reconocer la importancia de la estadística descriptiva para aplicarla en la toma de decisiones personales y laborales. Aplicar lo aprendido a través de una práctica con sentido de urgencia.

Explicar las medidas estadísticas para un análisis descriptivo, así como el nivel de confianza y las pruebas de hipótesis para un análisis inferencial. Utilizar las medidas estadísticas, el nivel de confianza y las pruebas de hipótesis en el análisis descriptivo e inferencial de un conjunto de datos.

Identificar los aspectos básicos de programación utilizando el lenguaje Python para resolver problemas sencillos de manera eficiente mediante el uso de la computadora. Desarrollar scripts en Python que permitan resolver un problema secuencial.

Diferenciar el uso de las distintas estructuras de datos y de control en programación, utilizando el lenguaje Python con la finalidad de construir programas eficientes y organizados. Desarrollar scripts en Python que permitan resolver un problema utilizando estructuras de control y de datos.

Interpretar programas que realicen operaciones utilizando las bibliotecas Pandas y NumPy de Python, para familiarizarse con la estructura de datos de DataFrame y de arreglos utilizados por estas bibliotecas. Crear programas en Python que realicen operaciones en DataFrames de Pandas y arreglos de NumPy, para conocer los beneficios de cada una de estas bibliotecas.

Interpretar programas que utilicen la biblioteca Pandas del lenguaje Python para manipular conjuntos de datos mediante operaciones de concatenar, agregar o unir renglones y/o columnas, así como unir conjuntos de datos de diferentes DataFrames, con el fin de prepararlos en el formato requerido por las bibliotecas de Inteligencia Artificial de Python o para aportar valor al momento de visualizarlos. Desarrollar programas que utilicen la biblioteca Pandas del lenguaje Python para manipular conjuntos de datos mediante operaciones de concatenar, agregar o unir renglones y/o columnas, así como unir conjuntos de datos de diferentes DataFrames, con el fin de prepararlos en el formato requerido por las bibliotecas de Inteligencia Artificial de Python o para aportar valor al momento de visualizarlos.

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

Identificar las características de un buen diseño de UX/UI para desplegar los indicadores en un tablero (dashboard) eficiente que facilite la toma de decisiones. Diseñar un dashboard que cumpla con las características de un buen diseño de UX/UI para desplegar indicadores que faciliten la toma de decisiones.

Optativa Diseño Básico de Dashboard utilizando Power BI Describir los servicios y productos de Power BI para tomar datos de un repositorio, analizarlos y visualizarlos. Crear reportes sencillos y visualizaciones eficaces utilizando la plataforma Power BI que tomen datos de un repositorio, los analicen y los visualicen para facilitar el trabajo de toma de decisiones. Diseño Básico de Dashboard utilizando Tableau Describir los servicios y productos de Tableau para tomar datos de un repositorio, analizarlos y visualizarlos. Crear reportes sencillos y visualizaciones eficaces utilizando la plataforma Tableau que tomen datos de un repositorio, los analicen y los visualicen para facilitar el trabajo de toma de decisiones.

Identificar las diferentes definiciones relacionadas con Ciencia de Datos e IA, los casos de éxito y los casos de uso de IA, su impacto en las organizaciones, las tendencias de IA y los elementos de una estrategia de IA, con el fin de desarrollar una organización eficiente basada en IA y contar con un marco de referencia común. Definir el nivel de impacto de los casos de uso de IA en la organización para cumplir con los requerimientos de la estrategia de negocio, por ejemplo disminuir costos, aumentar clientes, mejorar la experiencia del usuario o mejorar el uso de activos, así como desarrollar la estrategia de IA de la organización.

Ilustrar cómo diseñar, refinar y optimizar prompts para interactuar con modelos de IA generativa. Construir prompts eficientes para obtener respuestas más precisas de la IA generativa.

Interpretar programas enfocados en la exploración de datos para optimizar el análisis o la modelación, mediante enfoques univariados y bivariados, permitiendo la identificación de patrones, anomalías y desbalance de datos, y favoreciendo en general un entendimiento más profundo del conjunto de datos. Aplicar técnicas de exploración de datos utilizando enfoques univariados y bivariados para detectar anomalías, identificar patrones, desbalance y posibles estrategias de transformación que optimicen el análisis y la modelación.

Identificar las metodologías para la selección de las características observables más relevantes para la visualización o para el mejoramiento de la exactitud y/o precisión de un modelo de datos. Diseñar las características observables más relevantes para la visualización o para el mejoramiento de la exactitud y/o precisión de un modelo de datos.

Identificar las etapas del pipeline de ML (Machine Learning) que se automatizan con AutoML para diferentes herramientas.

Interpretar herramientas visuales con medidas estadísticas, nivel de confianza y pruebas de hipótesis de un conjunto de datos unidimensionales y bidimensionales, con el propósito de inferir el comportamiento de una población y el nivel de dependencia entre las variables. Utilizar herramientas para visualizar medidas estadísticas, nivel de confianza y pruebas de hipótesis de un conjunto de datos unidimensionales y bidimensionales, con el propósito de inferir el comportamiento de una población y el nivel de dependencia entre las variables.

Interpretar visualizaciones en el lenguaje Python de un modelo de regresión a partir de un conjunto de datos unidimensionales y bidimensionales, con el propósito de realizar predicciones futuras y encontrar las variables que generan el mayor impacto en la variable de estudio. Utilizar herramientas visuales del lenguaje Python para generar un modelo de regresión a partir de un conjunto de datos unidimensionales y bidimensionales, con el propósito de realizar predicciones futuras y encontrar las variables que generan el mayor impacto en la variable de estudio.

Evaluar mediante un proyecto que el conjunto de competencias adquiridas en el programa de entrenamiento genere en la organización y/o persona, un impacto de mejora medible, claramente estructurado y autogestionado por parte del participante.