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  • Inscripciones Abiertas
Duración

230 horas

Modalidad

Learning Gate

QUIERO SER CONTACTADO POR UN ASESOR

La evolución e innovación del big data ha generado en las empresas una elevada demanda de profesionistas certificados como data scientists. 

¡Desarrolla tus habilidades y encuentra el trabajo ideal!

Conoce tu programa

Aplicar las herramientas tecnológicas y matemáticas para desarrollar modelos de Ciencia de Datos requeridos en organización para tomar decisiones o para realizar innovaciones/emprendimientos que mejoren su competitividad.

Explorarás lo mas relevante

Para llevar tus conocimientos a la práctica

  • Persona:
    Actualmente, las empresas son más conscientes de que necesitan tomar decisiones basadas en datos para ser más competitivos y deben de contratar recursos humanos que soporten una estrategia basada en datos. Es justamente, esta necesidad la que se estaría cubriendo. 
  • Organización:
    Contar con personal capacitado para soportar estrategias basados en datos para innovar y/o tomar decisiones.

Este programa es para ti

Competencias que desarrollarás

Geovisualización

Data storytelling

Aprendizaje supervisado y no supervisado

Analítica de texto

Analítica de redes sociales

Big Data

Abordarás cada tema de manera versátil y ágil

mediante un modelo de aprendizaje Learning Gate

Experiencia digital bajo demanda y personalizada

Contenidos relevantes de vanguardia

Retroalimentación experta

Aplicación inmediata

Conoce más sobre las temáticas de tu plan de estudio

m1

Estadística para la Ciencia de Datos

1. Explicar las medidas estadísticas; el nivel de confianza; las pruebas de hipótesis para un aná...

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Procesamiento Matemático para Ciencia de Datos

1. Describir las operaciones y aplicaciones del álgebra lineal en en análisis de datos. 2. Utili...

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m3

Conceptos de Analíticas de Redes

1. Explicar el uso de medidas de grafos en el análisis de redes datos. 2. Utilizar las medidas d...

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Programación en Python

1. Interpretar programas en lenguaje de programación Python desarrollados sobre el ambiente de pr...

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m5

Panda y Numpy en Python

1. Interpretar programas en las plataformas Panda y Numpy de Python desarrollados sobre el ambie...

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Manipulación de Datos en Python

1. Interpretar programas en lenguaje Python que involucren llamadas (queries) a las bases de dat...

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Visualización de Datos con Python

1. Explicar las ventajas y desventajas de Python y de las plataformas de visualización Matplotlib...

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Geovisualización

1. Interpretar visualizaciones geográficas utilizando la plataforma Geopandas en lenguaje Python....

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Data storytelling

1. Distingue los principios de la narrativa visual, los reportes y la visualización de datos, par...

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m10

UX/UI (User Experience/User Interface)

1. Identificar las características de un buen diseño de UX/UI para desplegar los indicadores en u...

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Aplicación Web de Ciencia de Datos

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Visualización del Análisis Descriptivo

1. Interpretar visualizaciones en lenguaje Python de medidas estadísticas de un conjunto de datos...

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m13

Análisis Inferencial

1. Interpretar herramientas visuales con medidas estadísticas; nivel de confianza; pruebas de hi...

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m14

Análisis Causal y Predictivo Utilizando Regresión

1. Interpretar visualizaciones en lenguaje Python de un modelo de regresión de un conjunto de dat...

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m15

Ingeniería de Características

1. Identificar las metodologías para la selección de características observables más relevantes ...

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m16

Aprendizaje No Supervisado

1. Interpretar la configuración que se ha utilizado para el desarrollo de modelos inteligentes no...

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m17

Aprendizaje Supervisado

1. Interpreta la configuración utilizada en el desarrollo de los modelos inteligentes supervisado...

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m18

Visualización con Machine Learning

1. Examinar los resultados de las visualizaciones de modelos inteligentes para el desarrollo de m...

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m19

Analítica de Texto

1. Interpreta la configuración utilizada en el desarrollo de los modelos inteligentes supervisado...

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m20

Analítica de Redes Sociales

1. Interpretar modelos de redes sociales utilizando la NetworkX en Python; analizando su robustez...

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m21

Machine Learning con pySpark

1. Interpretar la configuración de los estatutos de pySpark de Python en la modelación inteligent...

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m22

Deep Learning Utilizando Tensor Flow

1. Interpreta la configuración utilizada en modelos de datos DNN (Deep Neural Networks) utilizand...

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Deep Learning Utilizando Pytorch

1. Interpreta la configuración utilizada en modelos de datos DNN (Deep Neural Networks) en Pytorc...

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The Learning Gate Inscripciones Abiertas

Duración

230 Horas

Modalidad

Learning Gate

Inversión

$69000 MXN*

$3458 USD**

Desde $5750 MXN mensuales pagando con Tarjetas de crédito participantes

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*Precio Total (Servicios exentos de IVA), **Cálculo de acuerdo al tipo de cambio vigente al 11/08/2022 en el Banco de México: 19.9595 MXN/USD. El cargo final al momento del pago puede variar.

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