Curso

Ciencia de Datos

Curso de Ciencia de Datos

Domina las herramientas más populares para concentrar y visualizar información, para así, identificar tendencias que generen decisiones informadas. Además, especializa tus habilidades para automatizar la recolección y el análisis de datos mediante Machine Learning.

¿Qué aprenderás?

Módulo 1Introducción a bases de datos

Aprende a usar herramientas para manejo de paquetes, datos relacionales y no relacionales en Excel, MySQL, noSQL con Mongo DB.

Módulo 2Programación y estadística con R

Conoce los fundamentos del lenguaje R, los algoritmos y estructuras para la creación de modelo de datos y visualización de gráficos y tablas.

Módulo 3Procesamiento de datos con Python

Aprende la sintaxis básica de Python para manipular archivos; usa programación orientada a objetos, servidores web y desarrollo de API.

Módulo 4Análisis de datos con Python

Analiza datos a través de Python y conoce las diferentes herramientas para procesamiento y visualización de datos.

Módulo 5Machine Learning

Identifica, selecciona, construye e implementa algoritmos de Machine Learning con Python.

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Preguntas frecuentes

¿Por qué aprender Ciencia de Datos?
Porque podrás ayudar a tomar decisiones de forma más inteligente, encontrando en los datos, el camino para implementar estrategias. De igual modo, podrás automatizar procesos para la recopilación y análisis de los datos que serán el combustible de tu trabajo.
¿Qué seré capaz de hacer al egresar?
Como científico de datos podrás recolectar, administrar y consultar bases de datos a través de lenguajes estructurados como SQL o no estructurados con MongoDB, mismos que podrás analizar con dos de los lenguajes de programación y estadística más utilizados de la industria R y Python. Aprender estadística con el lenguaje R te permitirá tener las bases necesarias para entender algunas de las técnicas, modelos y algoritmos más utilizados en Data Science y Machine Learning. Con Python podrás automatizar tareas de procesamiento y con librerías como Numpy, Pandas, Jupyter, Seaborn y Scikit-Learn podrás realizar análisis y visualización de datos de forma más efectiva y eficiente.
¿Necesito saber Excel?
Es muy recomendable tener experiencia previa en el manejo de bases de datos en Excel, ya que muchas de sus funcionalidades se parecen a lo que verás durante las primeras sesiones del curso. Sin embargo, si cuentas con experiencia en otras herramientas como Tableau, PowerBI, Access, Stata, SPSS o SAS definitivamente te facilitarán el camino.
¿Qué lenguajes de programación aprenderé?
Los dos lenguajes de programación que dominan la ciencia de datos en la industria: R y Python, dominarlos en el campo laboral de Data Science y Analytics, es un “must” en cualquier oferta laboral.
¿Cómo puedo pagar mi curso?
Paga en línea a través de nuestro sitio web, con transferencia bancaria o depósito directo a cuenta. También, obtén 6 Meses sin Intereses con tarjetas de crédito participantes, plan de pagos parciales con Quotanda o tramita un crédito con Prestanómico que cubra el 100% de tu curso.
¿Necesito saber desarrollar en Python para tomar este curso?
No necesariamente, ya que en el tercer módulo nos enfocaremos a enseñarte los fundamentos de este lenguaje de programación, aunque sí ya lo sabes, podrás reforzar tus conocimientos. Es recomendable que cuentes con conocimientos básicos en Excel.
¿Qué es una base de datos?
Es una colección de datos almacenados en algún medio electrónico que se puede manipular. Los datos pueden ser tradicionales, es decir están estructurados y almacenados en bases de datos en computadoras y servidores en forma de tablas relacionadas entre sí que contienen diferentes tipos de información en diferentes formatos, principalmente texto y números. Ejemplos de herramientas para este tipo de bases de datos son: SQL Server, MySQL, Oracle database, PostgresSQL o IBM DB2. Existe otro tipo de datos a los que se denomina big data, que no están almacenados en un solo lugar sino en varios; el término “big” hace referencia a que son más grandes que los datos tradicionales en varios sentidos: variedad de tipos y formatos, velocidad a la que se producen y obtienen y al volumen de almacenamiento, terabytes, petabytes y exabytes. Ejemplos de herramientas para esto: Hive, Redis, BigTable y MongoDB.
¿Necesito experiencia en estadística o matemáticas?
Si los números son lo tuyo, este curso se te facilitará; sin embargo, cualquiera que quiera iniciar su camino en esta área, lo puede hacer aún si no tiene experiencia previa.
¿Cuál la inversión por este curso?
La inversión mensual por este curso es de $5,417; son 6 pagos en total.