Próximos Cursos
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Tiene como propósito enseñar a profesionales a dirigir, liderar o ser parte de un equipo de trabajo con la capacidad de analizar y resolver problemas de calidad. Además de coordinar el proceso de recolección de datos del proyecto, validar el sistema de medición y desarrollar la carta de proyecto y diagrama SIPOC (proveedor, entrada, proceso y salida).
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La utilización de herramientas de machine learning se ha transformado en una habilidad fundamental para extender la capacidades de análisis de los profesionales en computación. En el curso Python Machine Learning se utilizará la herramienta TensorFlow, Keras y otras herramientas para aprender de machine learning de forma práctica, aplicado a datos reales.
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El uso del lenguaje de programación Python ha aumentado de forma considerable en los últimos año y, hoy en día, se considera uno de lo lenguajes de programación más populares del mundo. Si bien es muy usado entre programadores, el lenguaje Python también es usado por profesionales de diversas áreas, para la creación de scripts simples, que realicen funciones especificas. En este curso, el estudiante aprenderá los elementos básicos de las estructuras y flujos de control en la programación, buenas prácticas de programación y desarrollo de script simples para resolver problemas de análisis de datos simples.
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Se enfoca en el proceso EDA (Exlore Data Analysis) Analiza la realización del recorrido para preparar el conjunto de datos, conocer y analizar el conjunto de datos, realizar transformaciones necesarias, como la identificación de algunos aspectos, como los valores extremos y las visualizaciones básicas para analizar el conjunto de datos.
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En el curso Machine Learning I los estudiantes aprenderán los fundamentos y los principales métodos de Machine Learning para la aplicación de algoritmos y modelos que permitan la identificación de patrones y tendencias y el análisis de grandes cantidades de datos para la toma de decisiones o la realización de predicciones.
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Introducción a las arquitecturas de Big Data, abarcando el ecosistema de Hadoop y su papel en el proceso de explotación de datos. Guía al estudiante en el uso de las herramientas de procesamiento masivo de datos en estudios de casos reales, utilizando un marco de trabajo y mostrando adaptabilidad. Este curso permitirá al estudiante conocer las principales herramientas disponibles en el ecosistema de Big Data. Además, comprenderá como los sistemas distribuidos, aportan para el análisis de grandes volúmenes de datos.
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El curso permite comprender en detalle la naturaleza y el potencial del procesamiento masivo de datos, considerando las características de volumen, velocidad y variedad y utilizando el pensamiento analítico y crítico. Este se centra en la importancia y necesidad del dato dentro de la toma de decisiones. Para seguidamente profundizar en los principales métodos para la adquisición y captura de datos, por ejemplo, el web scrapping, el acceso de datos por medio de APIs, etc. Posteriormente se verán las metodologías más usadas en la preparación de datos necesarias para las siguientes etapas en el análisis que se desea de los mismos, como las consultas de sql.
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Se espera que la persona que apruebe este curso, pueda implementar sistemas operativos para la puesta en marcha de infraestructura y servicios, con base en las especificaciones técnicas del fabricante , cumpliendo con los procedimientos establecidos en el área de trabajo e interactuando con los integrantes del equipo, para la solución de problemas.