Data Scientist con R
Gestiona información masiva de Big Data. Conoce la estructura, sintaxis y algoritmos de R para el diseño y uso de repositorios de datos
Inicio de cursada
DuraciónPresentación
R es un lenguaje y entorno de programación de software libre para análisis estadístico, cálculo numérico y representaciones gráficas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y otros). Por su parte Big Data es el término que se utiliza para describir los grandes volúmenes de datos que componen Internet y la posibilidad de obtener información sobre ellos. Actualmente compañías como Google, Amazon, Facebook, Netflix, Walmart, GAP, IBM y General Electric, entre otras, están liderando procesos de gestión masiva de información y reclutando “Data Scientists” en la nueva era que deviene de Big Data. El trabajo de un buen Científico de Datos es hacer descubrimientos “buceando” en un océano de datos cada vez más masivos y complejos. Identifican potenciales fuentes ricas en datos valiosos y acercan la brecha entre los datos, la información y finalmente las decisiones de negocio. Este entrenamiento tiene como objetivo familiarizar a los participantes con R y sus principales algoritmos más difundidos. Se espera que los participantes incorporen criterios para diseñar y utilizar repositorios de datos.
Modalidad: A distancia
Qué vas a aprender
Objetivo general
Formar profesionales Científicos de Datos para los que se requiere que los participantes: Ubiquen a la ciencia de datos en el contexto de disciplinas al servicio de los negocios Entiendan la estructura de R Conozcan las convenciones utilizadas de sintaxis de R Sepan usar los algoritmos más difundidos Puedan diseñar un repositorio de datos Incorporen la necesidad de limpiar los datos antes de usarlos Usen sin dificultad las herramientas de inferencia estadística Complementen su formación y entrenamiento como Data Scientists
Objetivos específicos
- Incorporen el lugar que R va tomando como estándar de facto dentro de la ciencia de datos.
- Ubiquen los principales repositorios de los que bajar algoritmos
- Manejen la sintaxis de comandos de R
- Entiendan la estructura general de R
- Puedan comparar las ventajas y desventajas de los distintos algoritmos avanzados que se ofrecen para las diferentes técnicas predictivas cubiertas. Conozcan las futuras tendencias de la disciplina de la ciencia de datos.
- Dominen el concepto de ciencia de datos
- Identifiquen los principales algoritmos avanzados aplicados a la inferencia estadística que vienen dentro de R Entiendan el significado de cada parámetro de la invocación de los algoritmos predictivos avanzados desde R
- Puedan comparar las ventajas y desventajas de los distintos algoritmos que se ofrecen para las diferentes técnicas predictivas cubiertas.
- Identifiquen los algoritmos más simples aplicados a la inferencia estadística que vienen dentro de R Entiendan el significado de cada parámetro de la invocación de los algoritmos predictivos más simples desde R
- Manejen la sintaxis de R para generar los gráficos.
- Comprendan como distintas visualizaciones sirven o no para transmitir diferentes conceptos.
- Identifiquen las principales herramientas gráficas que vienen dentro de R
- Puedan comparar las ventajas y desventajas de los distintos algoritmos que se ofrecen para las diferentes técnicas descriptivas cubiertas.
- Identifiquen los principales algoritmos aplicados a la estadística descriptiva que vienen dentro de R Entiendan el significado de cada parámetro de la invocación de los algoritmos descriptivos desde R
- Comparen adecuadamente las herramientas que existen en el mercado para soportar repositorios de datos
- Manejen la terminología relacionada con los repositorios de datos
- Palpen las consecuencias nefastas de no realizar adecuadamente la limpieza de los datos
- Adquieran criterio propio para diseñar repositorios de datos
Temario
1 Modulos • 8 Unidades • Carga Horaria 60 horas
Modulo 1: Data Scientist con R
Unidad 1: Introducción a BI, R y la Ciencia de los Datos
Tema 1: BI: La ciénaga conceptual:
Tema 2: ¿Qué es BI?
Tema 3: ¿Qué es Big Data?
Tema 4: ¿Qué es un Datawarehouse?
Tema 5: ¿Qué es R?
Tema 6: Qué es la Ciencia de los Datos?
Tema 7: El Rol del Científico de Datos
Tema 8: Elementos de sintaxis de R
Tema 9: Repositorios de Algoritmos
Tema 10: Comunicación multinivel
Unidad 2: Diseño y construcción de repositorios de datos
Tema 1: Criterios de arquitectura de datos
Tema 2: Estrategias de limpieza de datos
Tema 3: Técnicas para carga de datos
Unidad 3: Algoritmos Descriptivos en R
Tema 1: Medidas estadísticas
Tema 2: Análisis de Fourier
Tema 3: Algoritmos de Agrupamiento
Unidad 4: Herramientas de Graficación en R
Tema 1: Gráficos de densidad
Tema 2: ) Gráficos de puntos
Tema 3: Gráficos de barras
Tema 4: Gráficos de líneas
Tema 5: Gráficos circulares
Tema 6: Gráficos de cajas
Tema 7: Gráficos de dispersión
Unidad 5: Algoritmos Predictivos básicos en R
Tema 1: Árboles de Decisión y Random Forest
Tema 2: Redes Neuronales
Tema 3: Reglas de asociación
Unidad 6: Algoritmos Predictivos avanzados en R
Tema 1: Métodos Bayesianos
Tema 2: Discriminante Lineal y Cuadrático
Tema 3: Máquinas vectoriales de soporte
Tema 4: Perspectivas futuras de BI y de la Ciencia de Datos
Unidad 7: Evaluación Final Integradora
Unidad 8: Recuperatorio de Evaluación Final Integradora
Destinatarios
Requisitos
- Es conveniente que los participantes tengan un manejo general de las herramientas informáticas (ofimática, carpetas, archivos, etc.) así como los conceptos básicos de estadística descriptiva y probabilidad.
- Los participantes se beneficiarán de su experiencia previa en uno o más de los siguientes campos:
- Manejo de base de datos
- Programación
- Matemáticas
- Marketing
- Inteligencia de Negocios
- Aunque ninguno de los conocimientos resulta excluyente, dado que se trata de un curso específico, resultará muy conveniente que los participantes cuenten con formación previa de carácter general, idealmente tener formación en Inteligencia de Negocios (como por ejemplo la tener aprobada la Diplomatura en BI de esta institución).
Equipo docente
Jesus Ignacio Matias Urteaga
Profesor
Laura Cristina Siri
Profesor
Susana Isabel Sarmiento Reina
Profesor
Guillermo Garofalo
Profesor
Ulises Martins
Coordinador
Bibliografía
Metodología de enseñanza-aprendizaje:
Toda la comunicación con los tutores la tendrás por medio de nuestro Campus Virtual, el cual está disponible las 24hs y donde encontrarás:
- Foros de debate.
- Consultas al tutor por medio de foros y mensajería interna.
- Material de lectura obligatoria.
- Contenidos complementarios.
- Actividades y trabajos integradores individuales y/o grupales.
- Clase en tiempo real, mínimo 1 encuentro cada 15 días, a través de Zoom.
Modalidad de evaluación y acreditación:
Estudiar de forma online te permitirá organizar tus horarios y actividades cotidianas en relación con la cursada, brindándote autonomía en el aprendizaje y permitiendo que puedas estudiar cuando y donde quieras.
La modalidad es 100% a distancia, cada uno de nuestros cursos cuenta con un Campus Virtual que incluye todo el material de estudio necesario y donde se llevan a cabo las actividades necesarias para comprender e incorporar los conocimientos esperados de los temas desarrollados.
Entre las actividades que se llevan a cabo en el Aula Virtual están:
- Foros de discusión: Los docentes moderarán foros en los que se podrán presentar dudas y consultas y que también funcionarán como medio de debate para desarrollar conceptos del cursado. De igual forma los foros serán el principal espacio para la generación de retroalimentación entre los tutores y los alumnos, permitiendo así construir el conocimiento de manera grupal y aprender de las experiencias o visiones de los compañeros de cursado.
- Consultas al docente:El Campus Virtual cuenta con un servicio de mensajería privada que permitirá al alumno comunicarse con el docente de manera personal.
- Actividades: Se desarrollarán actividades individuales y/o grupales de aplicación práctica de los conocimientos adquiridos. Algunas de las actividades serán obligatorias y evaluativas mientras otras serán de presentación opcional, pero que servirán para mejorar el conocimiento adquirido. Todas las actividades se realizan de forma online
- Clases virtuales en tiempo real: En forma periódica se realizarán clases en formato videoconferencia. Estas clases, guiadas por el tutor, servirán para ahondar y complementar los temas tratados en los módulos y foros de discusión.
Así enseñamos:
Material de estudio online
Te brindamos los apuntes, material de estudio y textos complementarios necesarios para tu aprendizaje. Todo el contenido es descargable para que puedas visualizarlo cuando y donde quieras.
Clases en tiempo real
Tendrás clases en tiempo real periódicamente para desarrollar y profundizar las unidades temáticas. Su participación no es obligatoria y quedan grabadas para que accedas a ellas en todo momento.
Foros de discusión con docentes y pares
Desde el Centro de eLearning creemos que la retroalimentación entre compañeros y profesores es la mejor forma de aprender.
Seguimiento docente activo
Para poder desarrollar correctamente tu aprendizaje contás con profesores a tu disposición para poder despejar cualquier duda o inquietud que tengas sobre el material de estudio y la cursada. Asimismo, tendrás disponible un servicio de mensajería directa con ellos, además de los foros de intercambio.
Campus virtual disponible 24hs del día
Nuestra plataforma te permite estudiar en el horario que te sea conveniente, disponible en todo momento.
Profesores especializados en elearning
Nuestros docentes están capacitados en educación a distancia y comparten la vocación de enseñar y mantenerse en constante actualización para brindar lecciones íntegras y de gran nivel académico.
Certificación Universitaria UTN BA
Nuestros certificados son extendidos en formato digital por el Centro de e-Learning de la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria de UTN FRBA. Contamos con un Sistema de Verificación de Certificados (SVC) a través del cual se pueden verificar los diplomas emitidos, tanto por parte de un alumno o un tercero que requiera validar el historial académico.
¡Somos UCAP!
Estamos registrados como Unidad Capacitadora, es decir que los cursos que dictamos pueden canalizarse a través del Régimen de Crédito Fiscal para capacitación
¿Por qué elegirnos?
Especialistas en e-Learning
Aprendé con docentes experimentados en educación a distancia que se actualizan constantemente para dar clases con nivel académico de excelencia. Contamos con 17 años de trayectoria en educación online.
Seguimiento docente activo
El equipo docente está a tu disposición para despejar dudas e inquietudes. ¿Preferís la comunicación one-to-one? Contás con un servicio de mensajería directa con los docentes, además de los foros de intercambio.
Campus Virtual 24/7
Nuestra plataforma no tiene restricciones y te permite estudiar en el horario más conveniente para vos. Además, te damos todo el material que necesitás para aprender en formato descargable.
Foros de intercambio
Espacios de interacción con docentes y pares, especiales para potenciar el aprendizaje colaborativo a través de la comunicación, discusión y feedback proactivo.
Somos UCAP
Estamos registrados como Unidad Capacitadora. Todos los cursos que dictamos pueden canalizarse a través del Régimen de Crédito Fiscal para capacitación, que permite a las PyMES acceder a crédito fiscal para la capacitación de su personal.
Certificación
Diploma digital verificable a través del sistema de verificación de autenticidad.
Certificados extendidos por la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria de Universidad Tecnológica Nacional Regional Buenos Aires.
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Preguntas Frecuentes
Es muy fácil:
- Haz clic en el botón "Inscripción" en la página web de tu curso de interés. Si es la primera vez que estudias con nosotros, crea tu usuario. Si ya tienes uno, inicia sesión.
- La página te redireccionará al proceso de pago. Si tienes un cupón de descuento, ¡este es el momento de usarlo! Carga su código en el botón “Tengo un cupón de descuento”.
- Luego de operación, el pago puede demorar entre 48 y 72hs en impactar en el sistema. ¡No te preocupes! Cuando se acredite te avisaremos vía correo electrónico.
En caso que el curso seleccionado cuente con un proceso de admisión, deberás enviar la documentación requerida para ser admitido y luego efectuar la inscripción.
La inscripción de nuestros cursos se mantiene abierta hasta 7 días después de la fecha de inicio.
Sigue los pasos de inscripción y envíanos el comprobante de pago a administracion@centrodeelearning.com para que te demos el acceso al aula y puedas comenzar a cursar.
Puedes abonar a través de Mercado Pago con tarjeta de débito, crédito o en efectivo.
Si pagas con tarjetas de crédito podrás financiar el pago en 3 o 6 cuotas sin interés, dependiendo del curso.
El día de inicio de la cursada te enviaremos un correo electrónico para avisarte que el material ya está disponible en el Campus Virtual. ¡No te desesperes! El correo puede llegar entre las 10 y las 16hs.
A partir de ese momento vas a poder visualizar los contenidos de la primera unidad, el programa de estudio y el cronograma de clases.
Para asegurar la calidad de las clases, algunos cursos pueden tener cupos limitados. Dependiendo del curso, es posible que las vacantes se completen rápido.
¡No te preocupes! Nuestros cursos cuentan con varias fechas de inicio a lo largo del año para que nadie se quede con las ganas de estudiar y certificarse en el Centro de e-Learning UTN BA.
