- Contenidos
- Cursado y modalidad
- Requisitos
- Destinatarios
- Dirección, Coordinación y Cuerpo Docente
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- Comentarios de Alumnos
- Trabajos alumnos
- Módulo Business Intelligence - PowerBI
- Módulo Extracción, Transformación y Carga de Datos - SQL
- Módulo Análisis de datos con Python
- Módulo Análisis Exploratorio y Preprocesamiento de Datos
- Módulo Clasificación
- Módulo Regresión
- Módulo Clustering
Duración: un semestre
Días y horarios de cursado:
- Martes de 19 a 22 hs.
- Jueves de 19 a 22 hs.
- Sábados de 09 a 12 hs.
Modalidad:
100% virtual. Clases sincrónicas por Google Meet y trabajos asincrónicos en plataforma Moodle.
Consultas y tutorías permanentes.
En cuanto a conocimientos es deseable que se tenga conocimientos de Estadística, no avanzados. En cuanto a Excel, se utilizará en un solo módulo, es deseable que se tenga conocimientos medios de la herramienta (caso contrario se les proveerá material para nivelar).
En cuanto a equipo de computación, es necesaria una computadora con sistema operativo Windows, esta computadora debe tener 4gb de RAM como mínimo (recomendable 8gb de RAM). Además, se recomienda procesadores Intel I5 o I7 o similares. En el caso de contar con una computadora con sistema operativo Mac Os, se puede remplazar Power BI por Tableau y se debe instalar Excel.
Alumnos y egresados de carreras de ciencias económicas y afines; personas que desarrollen su actividad dentro de empresas; emprendedores y quienes deseen desarrollar análisis de datos y ciencia de datos orientadas exclusivamente a negocios, con el enfoque de la economía de los datos.
Cabe destacar el orgullo que le genera a la Facultad que justamente en Business Analytics se cuente con una planta de profesores que en su mayoría son profesionales de Ciencias Económicas.
Dirección:
Machín Urbay, Gustavo Raúl
Ortega Yubro, Cristian Darío
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Coordinación:
Svrsek, Fernando
Cuerpo Docente:
Castellino, Miguel
Machín Urbay, Gustavo Raúl
Ortega Yubro, Cristian Darío
Paul, Pablo
Pareja, Augusto
Privitera, Sofía
Sanguinetti, Juan
La verdad se valora y mucho la capacidad de resumen para hacerlo simple y llano, con una visión practica para poder aplicarlo en los negocios y no tanto a nivel matemático académico, donde tendrías que dedicar 2 a 3 años de Algebra – Análisis Matemático, es lo que rescato.
En lo personal me llego a pasar de decir ¿Por cuál comienzo primero?, como hago? Intentar iniciar desde cero de forma independiente es complejo, porque la cantidad de términos y módulos o submódulos que se generan alrededor de la Ciencia de Datos, suele ser confuso, tener que unirlos todos de forma particular por cuenta propia. La Diplo te ayuda como introducción para tener un road map de que es cada cosa o como se integran términos como Machine Learning - Inteligencia Artificial - Big Data - Business Intelligence - Data Science.
La verdad que la Diplo me dio esa facilidad que buscaba, para entrar en tema sobre la carrera de Ciencia de Datos y tener una base y descubrir que me gusta y también tener herramientas para seguir investigando y desarrollándome más y más.
Para rescatar Muy buen trabajo de los profes y me gusta la filosofía que aplican para llevar a tierra todos estos conceptos, desde un punto aplicable a los negocios.
Es un buen punto de partida para la inserción en el mundo de la Ciencia de Datos.
Esta Diplomatura es una muy buena puerta de entrada al Análisis de Datos, ya que se da una buena base desde donde encarar los temas centrales para alguna futura especialización.
Mi experiencia fue muy buena y muy motivadora, sobre todo por lo que se mostró en las Master Class y además por las oportunidades laborales que fueron surgiendo para todos los alumnos. En mi opinión este programa tiene un gran contenido comprimido en un tiempo de cursado y estudio razonable.
INFORMES E INSCRIPCIÓN:
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