Las empresas están adaptando su organización empresarial a un entorno digitalizado que usa los datos para tomar mejores decisiones. Hacen uso de herramientas de programación, estadística y modelos matemáticos para explicar o predecir a través del análisis profundo de los datos.
El Programa Data Science – Decisiones basadas en datos de la Universidad de Piura permitirá al alumno potenciar su visión de la importancia del uso de los datos para el negocio, incorporando la aplicación de nuevas técnicas y herramientas de analítica con el fin de encontrar valor en la información obtenida permitiendo tomar mejores decisiones.
- Desarrollar una sólida comprensión de los pasos claves involucrados en cómo resolver un problema usando Ciencia de Datos
- Comprender el negocio y comprender los datos: su preparación, modelamiento y despliegue.
- Analizar y comprender qué pasó con la empresa y cómo puede actuar en el futuro.
- Conocer los alcances, limitaciones y aspectos vinculados a la interpretación de diferentes metodologías analíticas que se aplican en el proceso de Ciencia de Datos.
- Aprender diversas herramientas y estadísticas utilizadas por la Ciencia de Datos, incluyendo el lenguaje de programación Python, para realizar análisis y entendimiento de los datos.
- Conocer las principales técnicas de Machine Learning usadas para crear y entrenar modelos de funciones que realicen labor predictiva y permitan tomar decisiones.
- Profesionales graduados de diferentes profesiones, ejecutivos y profesionales de diferentes áreas de negocio, Marketing, Comercial, IT, BI o Finanzas, investigadores y personal científico que deseen entender y desarrollar proyectos basados en Ciencia de Datos.
- Ejecutivos y profesionales que deseen comprender y utilizar la Ciencia de Datos para resolver problemas o proveer información para tomar decisiones inteligentes.
Evaluación
El proceso de evaluación se llevará a cabo combinando diferentes métodos y técnicas:
– Ejercicios individuales o grupales durante la sesión que permitirán monitorear el avance los estudiantes
– Casos prácticos por módulo
– Evaluación de Trabajo integrador a presentar al final del Programa.