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Data Science es una disciplina científica que se dedica al análisis de fuentes de datos para sacar información y descubrir patrones con los que se pueda tomar decisiones. A su vez, combina dicha información para hacerla contenido de valor, con herramientas como la estadística para optimizar el trabajo. ¿Quieres aplicarlo en tu empresa?
Aplicar las herramientas tecnológicas y matemáticas para desarrollar modelos de Ciencia de Datos para el perfil Data Science Jr, requeridos en organización / innovación / emprendimiento para la toma decisiones basadas en datos.
Retroalimentación asíncrona a cada uno de los retos por parte de un experto.
Contar con personal capacitado para soportar una estrategia organización de tomar decisiones basada en datos.
Este diplomado es para ti, si eres analista, gerente, científico de datos o personal encargado de generar análisis descriptivos, inferenciales, predictivos y prescriptivos; dashboards para la toma de decisiones y cuentas con conocimientos básicos de estadística.
Todo tu aprendizaje es significativo gracias al uso de casos reales y la creación de un proyecto transversal.
Interactúa con los mejores maestros y compañeros de todo el mundo, participando en sesiones virtuales en vivo.
Aprovecha las ventajas de la tecnología de una plataforma digital para enriquecer aún más tu experiencia educativa.
Experimenta un modelo educativo que te pone en el centro a ti.
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Leer másDiseñar programas en lenguaje de programación python sobre el ambiente de programación notebook, para que se cumpla con los requerimientos de la aplicación de Ciencia de Datos .
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Leer másDiseñar programas en las plataformas de Panda y Numpy de python sobre el ambiente de programación notebook, para que se cumpla con los requerimientos de la aplicación de Ciencia de Datos requerida.
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Leer másExplotar las ventajas y desventajas que tienen Python, y las plataformas de visualización matplotlib y seaborn, para generar gráficas que compartan ejes horizontal (x); el eje vertical (y) puede ser compartido a la misma escala, para que se cumpla con los requerimientos de interfase de la visualización requerida.
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Leer másDesarrollar un Dashboard en la plataforma Streamlit que visualice datos interactivos para la visualización de datos requeridos por la organización para presentar KPIs o para toma de decisiones.
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Leer másSeleccionar las características de las bases de datos más importantes por su importancia para la visualización o por su importancia en mejorar la exactitud, precisión de un modelo de datos.
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Leer másDesarrollar modelo inteligentes no supervisado de datos utilizando scikit-learn de Python, seleccionando el número de agrupaciones adecuadas y analizando la efectividad del modelo utilizando medidas de calidad, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.
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Leer másDesarrollar modelos inteligentes supervisado de datos utilizando scikit-learn de Python; seleccionar el modelo adecuado y analizar la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.
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Leer másUtilizar herramientas visuales de maquinas inteligentes para desarrollar modelos de datos mas exactos y/o precisos, que cumplan con los requerimientos de la necesidad del problema a resolver
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Leer másDesarrollar modelos inteligentes supervisados de grandes volúmenes de datos utilizando pySpark de Python; seleccionar el modelo adecuado y analizar la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.
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Leer másDesarrollar modelos inteligentes supervisado de datos de texto utilizando la plataforma máquinas inteligentes en Python; seleccionar el modelo adecuado y analizar la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida
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Leer másDesarrollar modelos Redes de datos utilizando la NetworkX en Python; analizar la robustez de las redes, encontrar las personas que mas se comunican, así como los líderes de las conversaciones en una red social.
| Inicia el: | |
|---|---|
| Programas en Línea | 27 Abril, 2023 |
| Programas en Línea | 12 Junio, 2023 |
| Programas en Línea | 06 Julio, 2023 |
Duración
120 Horas
Modalidad
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Promedio
Grettel Barceló Alonso es Ingeniera en Sistemas Computacionales, con Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica, opción Computación, en el Centro de Investigación y Estudios Avanzados (CINVESTAV) y es Doctora en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación (CIC).
Es autora de diversos artículos científicos en revistas de circulación internacionalmente indizadas.
Ha participado como conferencista en congresos nacionales e internacionales en áreas de Sistemas basados en conocimientos y Procesamiento de Lenguaje Natural.
Obtuvo el 1er. lugar en la categoría social y educativa del certamen nacional Mujeres Mexicanas Inventoras e Innovadoras con el proyecto Ambiente integral para el aprendizaje y la enseñanza del Álgebra y el 2do lugar en el Best PhD Thesis Award on Artificial Intelligence del 2010 por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.
Es socia y accionista de la empresa ITA S.A. de C.V., dedicada a brindar soluciones integrales de alto nivel en inteligencia artificial y minería de datos.
Su principal línea de desarrollo está enfocada a sistemas educativos en el área de matemáticas, con un total de 41 sistemas actualmente comercializados en modelo SaaS – Software as a Service.
Fue miembro del Sistema Nacional de Investigadores de México y del Programa de Redes Temáticas en el área de Tecnologías de Información, participando como revisora de proyectos del Fondo Sectorial de la Secretaría de Economía y el Programa de Estímulos a la Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación.
Reconocida en el 2018 como Profesora Inspiradora por el Tecnológico de Monterrey, donde se desempeña como asesora académica de la Escuela de Ingeniería y Ciencias, directora de la Ingeniería en Tecnologías de Información y Comunicaciones, coordinadora del diplomado Data Science & AI: Del Concepto a desarrollo de aplicaciones de Educación Continua y Directora Nacional Asociada de la Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada.
Además, es diseñadora de las subcompetencias Plataformas de visualización en Pyhton y Auto Machine Learning en el rol Data Scientist para la plataforma The Learning Gate, la comunidad de aprendizaje innovador y de alto impacto del Tecnológico de Monterrey.
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