Programa de Big Data

Adquiere experiencia en el análisis y visualización de grandes conjuntos de datos, crea modelos predictivos mediante aprendizaje automático, procesa y transforma datos brutos, explora herramientas de Big Data y mejora la comunicación efectiva de resultados a partes interesadas técnicas y no técnicas.

Sobre el Programa

Requisitos para postular a los cursos

Para postular a alguno de los cursos del programa, completa el formulario de solicitud en línea con los datos solicitados y los documentos requeridos antes de la fecha límite. Asegúrate de revisar los criterios de elegibilidad antes de aplicar.

Certificación

Se hace entrega de un certificado al terminar cada curso. En caso de terminar todos los cursos de un mismo programa, se hace entrega de un diploma de área.

Total: 40 horas por curso

Duración: 8 semanas por curso

Se hace entrega de un certificado al terminar cada curso. En caso de terminar todos los cursos de un mismo programa, se hace entrega de un diploma de área.

Modalidad: virtual

Cursos

Curso de Programación en R

básico

40 horas

virtual

Programa para análisis estadístico y visualización de datos en R, desde sintaxis básica hasta técnicas avanzadas. Utiliza RStudio para escribir y depurar código en proyectos prácticos, combinando sesiones en vivo y materiales grabados.

Inversión: Gs. 450.000 pago al contado I Financiado: 2 cuotas de Gs.250.000 I En caso de aprobar el curso, se reintegrará Gs. 100.000.

Temas: Tipos y Estructuras de Datos, Manipulación de Datos, Estadística Básica con R, Visualización de Datos, Manipulación Avanzada de Datos, Conceptos de Programación.

Curso de Introducción al Big Data

básico

40 horas

virtual

Inmersión en conceptos y tecnologías de big data, incluyendo almacenamiento, gestión distribuida, minería de datos, aprendizaje automático, bases NoSQL y visualización. También aborda ética y privacidad para formar profesionales competentes y conscientes.

Inversión: Gs. 450.000 pago al contado I Financiado: 2 cuotas de Gs.250.000 I En caso de aprobar el curso, se reintegrará Gs. 100.000.

Temas: Tecnologías de Big Data, Análisis y Minería de Datos, Almacenamiento de Big Data, Aprendizaje Automático con Big Data, Herramientas de Análisis de Big Data, Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras.

Curso de Manipulación y Visualización de Datos

intermedio

40 horas

virtual

Inscripción hasta 15/10/2024

Inicio 23/10/2024

Miércoles y Jueves, 19:00 – 21:00hs

Experiencia en Python para limpiar, manipular y visualizar datos usando pandas, Matplotlib, Seaborn y Plotly en escenarios reales. Ideal para aspirantes a científicos de datos, profesionales y estudiantes que buscan mejorar habilidades analíticas.

Inversión: Gs. 450.000 pago al contado I Financiado: 2 cuotas de Gs.250.000 I En caso de aprobar el curso, se reintegrará Gs. 100.000.

Temas: Introducción a la Gestión de Datos, Técnicas de Limpieza de Datos, Transformación de Datos, Introducción a la Visualización de Datos, Visualización Avanzada de Datos.

Descargar programa

Curso de Minería de Datos

intermedio

40 horas

virtual

Inscripción hasta 15/10/2024

Inicio 22/10/2024

Martes, 19:00 – 21:00hs

Explora conceptos, metodologías y herramientas de minería de datos para extraer información de grandes conjuntos. Combina informática, estadística y aprendizaje automático, con enfoque práctico, incluyendo herramientas avanzadas y consideraciones éticas en casos reales.

Inversión: Gs. 450.000 pago al contado I Financiado: 2 cuotas de Gs.250.000 I En caso de aprobar el curso, se reintegrará Gs. 100.000.

Temas: Preprocesamiento de Datos, Minería de Reglas de Asociación, Clasificación, Agrupación, Detección de Anomalías, Temas Avanzados.

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Curso de Análisis de Datos

avanzado

virtual

Explora recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos con un enfoque práctico. Usa Python, R, SQL, Tableau y PowerBI en proyectos aplicados. Diseñado para principiantes y profesionales, culmina en un proyecto final.

Inversión: A definir.

Temas: Fundamentos Estadísticos para el Análisis de Datos, Preprocesamiento de Datos, Herramientas de Análisis de Datos, Análisis Exploratorio de Datos (AED), Visualización de Datos, Aprendizaje Automático para el Análisis de Datos, Ética y Privacidad en el Análisis de datos.