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El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco de habilidades SFIA 8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 2 en el área de visualización de datos (VISL) por lo que se utiliza los fundamentos de la estadística y visualización para el desarrollo de reportes confiables y seguros.
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El curso se enfoca en como presentar la información de forma comprensible, eficiente, eficaz y estética para facilitar la lectura y análisis de los datos, considerando los tipos de datos y gráficos, utilizando recuentos y proporciones y aplicando la técnica de mapeo de datos para una adecuada representación. Este provee una introducción y además una experiencia practica relacionada con la visualización de datos en Power BI. Se introduce a los estudiantes a los principios de diseño, para crear visualizaciones tanto de datos cualitativos como cuantitativos, los cuales facilitan la toma de decisiones.
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El curso tiene como objetivo introducir al estudiante en el mundo de la analítica de datos con un enfoque empresarial. Este se centra en la importancia y necesidad del dato dentro de la toma de decisiones. Asimismo abarca fundamentos de la organización, para que el estudiante sea capaz de aplicar la analítica de datos para generar valor dentro de la empresa.
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El Curso Data Storytellingenseña al estudiante como expresar de manera ingeniosa y convincente, el resumen de los datos analizados y las conclusiones respectivas, utilizando herramientas de exposición. En el Curso Data Storytelling el estudiante adquiere las herramientas básicas de data storytelling para comunicar de manera eficaz los hallazgos encontrados en los datos a tomadores de decisiones.
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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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Este curso brinda una introducción a la ciencia de datos, desarrollando las competencias fundamentales para el análisis y la interpretación de grandes volúmenes de información. Los estudiantes adquirirán conocimientos en fundamentos de la ciencia de datos, técnicas estadísticas descriptivas e inferenciales para extraer insights valiosos, y aprendizaje automático.
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El análisis de datos con el lenguaje de programación Python permite el uso de las bibliotecas más representativas y funcionales para la implementación precisa de procesos estadísticos y matemáticos en la toma de decisiones. El curso se concentra en el aprendizaje de Python orientado al análisis de datos y una introducción al Machine Learning.
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El contenido del curso abarca desde los fundamentos de la programación en P5.js hasta la aplicación práctica de estos conocimientos en el aula. Los participantes adquirirán habilidades para escribir código y para el desarrollo de proyectos que pueden ser implementados directamente en sus lecciones de ciencia y tecnología.
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El curso recomienda técnicas para el manejo adecuado de la información y el conocimiento en la toma de decisiones y en la valoración estratégica de los negocios, utilizando las tecnologías de la información, desde una posición profesional. Este tiene como objetivo poner en práctica los conocimientos de Business Analytics, pero enfocado en la nube. Se abarcan temas como análisis de datos en diferentes herramientas y comparación entre herramientas. Asimismo, enfatiza las condiciones específicas de la gestión en la nube fundamentada en la disponibilidad, fiabilidad, seguridad y escalabilidad de los servicios y datos.
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Este curso es una guía completa para aprender a trabajar con Kubernetes, desde la introducción a la herramienta hasta la implementación de políticas de seguridad y la configuración de certificados SSL/TLS. También se incluyen temas avanzados como el escalado automático, la implementación de CI/CD y la configuración de redes. El curso se divide en quince temas que cubren los conceptos básicos, el diseño del clúster, la instalación, el almacenamiento, el monitoreo, la seguridad, el ciclo de vida, el mantenimiento, y la implementación de aplicaciones y extensiones.