Diplomatura en Data Analytics con R y Python

Modalidad: 100% Online
Duración: 15 Semanas
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA UTN
VACANTES DISPONIBLES INICIO 26/07/2021

Precio

$59,500

Consulte por plan 3 y 6 cuotas.

Certificación

UTN FRRq

Material

Descargable

Profesor

Online

Clases

en vivo

Ejercicios

prácticos

Objetivos

La Diplomatura en Data Analytics con R y Python tiene el objetivo de formar Analistas de datos.

El Data analytics implica el análisis de datos para mejorar la eficiencia operativa de las organizaciones y perfeccionar su modelo de negocio. Permitiendo tomar las mejores decisiones al gestionar los riesgos y lograr un crecimiento rentable y sostenible.

 

Modalidad de cursada

Diplomatura en Data Analytics con R y Python a distancia de forma Online.

  • Dos clases semanales por videoconferencias interactivas, una teórica y una práctica. La duración de cada clase es de 30 a 60 minutos dependiendo del tema, la cantidad de participantes y el nivel de intervenciones conseguido.
  • El estudiante tiene actividad complementaria con material de soporte de las clases, material teórico para estudiar, ejercicios resueltos y para resolver, corrección de ejercicios y autoevaluaciones.
  • La dedicación recomendada a estas actividades es de ocho horas semanales.
  • Soporte docente por Grupo de WhatsApp, email y foro.

Programa analítico

Ciclo introductorio

Definición de conceptos

  • Introducción a la Ciencia de Datos
  • Niveles a los que opera la ciencia de datos
  • Introducción a Data Warehouse
  • Introducción a Data Mining
  • Introducción a Knowledge Discovery
  • Introducción a Herramientas OLAP y Tableros de comando
  • Repaso de herramientas disponibles
  • Taxonomía de las competencias de un científico de datos
  • Primeros pasos en R
  • Instalando y cargando paquetes en R

Introducción a R

  • Variables, vectores y matrices
  • Dataframes
  • Paquetes y librerías
  • Manejo de archivos csv
  • Conversiones de tipos
  • Conexión a bases de datos
  • Ejecución condicional
  • Bucles
  • Funciones en R
  • Medidas estadísticas
  • Correlaciones
  • Funciones estadísticas

Introducción a Python

  • Descarga e instalación
  • Principales librerías
  • Variables y tipos de datos
  • Listas, tuplas y diccionarios
  • Ejecución condicional
  • Ciclos definidos e indefinidos
  • Manejo de Excepciones
  • Funciones y Generadores
  • Clases y objetos
  • Manejo de archivos y directorios
  • Conexión a archivos planos
  • Conexión a Excel
  • Conexión a Bases de Datos

Repaso de probabilidad y estadística

  • Repaso de conceptos de probabilidad y estadística
  • Test de Hipótesis
  • Correlaciones
  • AB Test

Ciclo Regular

Arboles de decisión

  • Algoritmo básico en Excel
  • División en entrenamiento y prueba
  • Uso de Rpart y cp
  • Predicción y valoración de la solución
  • Uso de Party
  • Aplicación al problema del call center
  • Instalación y uso del paquete en Python
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control

Clusters

  • Algoritmo básico en Excel
  • Uso de kmeans en R
  • Ejemplo de aplicación real en R
  • Otros algoritmos de agrupamiento en R
  • Ejercicio de aplicación de agrupamiento de mascotas
  • Uso de Scikit-Learn en Python
  • Análisis de componentes principales en Python
  • K-Medias en Python
  • Clustering jerárquico en Python

Reglas de Asociación

  • Algoritmo básico en Access
  • División en entrenamiento y prueba en R
  • Uso de arules en R
  • Ejemplo de una aplicación real votación de reglas en R
  • Ejemplo de una aplicación real a datos de ventas en supermercados en R
  • Instalación y uso del paquete en Python
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Esquema de votación de reglas en Python

Redes Neuronales

  • Algoritmo básico en Excel
  • División en entrenamiento y prueba en R
  • Uso de neuralnet
  • Predicción y valoración de la solución en R
  • Discusión del problema de legibilidad de los resultados desde el negocio
  • Competencia entre árboles y redes en un caso concreto en R
  • Instalación y uso del paquete en Python
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control en Python
  • Problema concreto en Python

Series temporales

  • Taxonomía
  • Separación de componentes
  • Predicciones
  • ARIMA implementado en R
  • Predicción en series con un único período
  • Predicción en series con múltiples períodos
  • Predicción en series con períodos variables: renormalización
  • Implementación en Python

Minería de textos

  • Clasificación supervisada de piezas de texto
  • Construcción de una red semántica
  • Discusión de las posibilidades de reconocimiento de voz
  • Ejemplos de aplicación real del algoritmo de clasificación
  • Aplicación a la detección de sentimientos
  • Ejemplo de implementación en Python

Vecinos Cercanos (Knn)

  • Instalación y uso del paquete en R
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en R
  • Instalación y uso del paquete en Python
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control

Bayes Ingenuo

  • Implementación en Excel
  • Ejemplo de aplicación en R
  • Comparación de 4 algoritmos predictivos (Bayes ingenuo, árboles, redes neuronales y regression logística)
  • Ejemplo de aplicación en Python

Random Forest

  • Bootstrap y bagging
  • Descripción conceptual del método random forest
  • Paquete randomForest para R
  • Ejemplo de aplicación
  • Comparación con otras técnicas
  • Implementación en Python

Métodos bayesianos avanzados

  • Descripción conceptual del método:
  • Regresión lineal bayesiana
  • Regresión logística bayesiana
  • Inferencia bayesiana
  • Red bayesiana
  • Ejemplos de aplicación en R
    • Paquete BAS
    • Paquete brms
    • Paquete arm
    • Paquete bnlearnd
  • Comparación con otras técnicas
  • Ejemplos de aplicación en Python

Máquina de soporte vectorial

  • Descripción conceptual del método
  • Paquete e1071 para R
  • Ejemplo de aplicación en R
  • Ejemplo de aplicación en Python
  • Comparación con otras técnicas

Discriminante lineal y cuadrático

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en R
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control en R
  • Principales parámetros de ajuste y control en Python
  • Problema concreto

Diseño de Datawarehouses

  • Diferencias entre los DW y los OLTP
  • Tipos de datos y soportes
  • Dimensiones y jerarquías
  • Estimación de recursos y tiempos según tipos de datos
  • Ejemplos de staging
  • Interacción entre equipos (DB-ETL-Soporte-FrontEnd-Usuarios)
  • Ejercicios de diseño de DW

Diseño y construcción de ETL

  • Procesos ETL: generalidades, buenas prácticas, esquemas de ETL
  • Detalles de cada etapa: extracción, limpieza, normalización, transformación, carga
  • Estrategias de update
  • Ejercicios de diseño de ETL para la carga inicial
  • Ejercicios de diseño de ETL para la actualización
  • Licencia, descarga e instalación de Open Refine
  • Uso general como herramienta de limpieza de datos
  • Pre-procesado de los datos
  • Casos de interés y ejemplos
  • Licencias, descarga e instalación de Pentaho-Kettle
  • Pentaho Kettle: funciones, características, utilización
  • Auditoría y documentación
  • Ejemplos de uso

 

Fechas y horarios

Diplomatura en ciencia de datos con R y PythonDíaHora
Introducción a la Ciencia de Datos26/7/202119 hs
Iniciación en R 1 de 329/7/202119 hs
Iniciación en R 2 de 32/8/202119 hs
Iniciación en R 3 de 35/8/202119 hs
Iniciación en Python 1 de 428/7/202119 hs
Iniciación en Python 2 de 430/7/202119 hs
Iniciación en Python 3 de 44/8/202119 hs
Iniciación en Python 4 de 46/8/202119 hs
Clases teorico – prácticas regulares de PythonSábados11 hs
Clases teóricas regulares RJueves20 hs
Clases prácticas regulares RMartes20 hs

Inscripción a cursos de Ciencia de Datos

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Podés abonar tu Curso optando por las siguientes opciones:

  • Mensual (mes x mes): $3.350
  • Trimestral 1: $10.050 (Abonas trimestralmente mediante Mercado Pago)
  • Trimestral 2: $9.000 (1 pago x transferencia bancaria)

PROMOCIÓN: A quienes abonen consecutivamente mes tras mes, sus cuotas por transferencia bancaria, la Facultad les congelará le valor de las mismas durante 12 meses, más allá de los aumentos que ocurran durante le cursado.

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