Ciencia de Datos para profesionales

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$180'000

El curso se centra en presentar las materias más relevantes para toda persona que está involucrada activamente en un proyecto que use datos para impactar su área de negocio o bien que está en posiciones donde debe evaluar proyectos/soluciones y/o tomar decisiones con respecto al uso de los datos en el negocio.

2 disponibles

Programa

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Resumen

La cuarta revolución industrial es la tecnológica, y una de sus aristas principales corresponde al manejo y uso de la gran cantidad de datos disponibles para extraer información relevante. 

El curso se centra en presentar las materias más relevantes para toda persona que está involucrada activamente en un proyecto que use datos para impactar su área de negocio o bien que está en posiciones donde debe evaluar proyectos/soluciones y/o tomar decisiones con respecto al uso de los datos en el negocio: Comienza presentando los principales sucesos que fueron moldeando la realidad actual a modo de linea temporal, las tecnologías que lo hicieron posible, los principales conceptos que debe manejar y las tendencias que vienen en el futuro con sus respectivos casos de negocio, posteriormente entrega un panorama general de las herramientas disponibles y las principales metodologías (frameworks) para analizar los datos y transformarlos en información, luego aborda el problema organizacional sobre cómo constituir equipos que lo hagan posible, cómo conversar con los técnicos y las principales barreras que normalmente hay en las organizaciones para que esto tenga éxito. Termina enseñando una metodología para evaluar proyectos/soluciones desde la entrega de requerimientos por parte del negocio hasta la evaluación final del proyecto y su impacto en el negocio. 

Objetivos

El objetivo general de Ciencia de datos para profesionales es que al final del curso el estudiante sea capaz de participar activamente en el diseño, evaluación, gestión y presentación de un proyecto que implique el uso de datos para agregar valor al negocio.

Principales conceptos, tecnologías e hitos históricos

  • Comprender qué significa, cuáles son sus diferencias, cómo se generaron y cuáles son las aplicaciones actuales y futuras de las disciplinas de Data Science, Machine learning, inteligencia artificial, inteligencia de negocios y Big Data, así como su relación con IoT y Cloud Computing
  • Comprender las principales familias de algoritmos y sus aplicaciones más comunes en los negocios: Clasificación, regresión, clustering
  • Qué son las redes neuronales, para qué sirven y cómo se relacionan con el concepto de reinforcement learning

Sesgos y limitaciones éticas

  • Entender qué es el sesgo, cómo afecta potencialmente el análisis de datos y cuáles son sus consecuencias
  • Conocer las limitaciones éticas que tiene actualmente la industria y cómo están siendo trabajadas por la comunidad

Manejo y conformación de equipos externos e internos

  • Entender qué roles y perfiles existen en el campo, cuáles son sus diferencias, sueldo de mercado y qué características han probado ser las más efectivas al momento de reclutarlos y retenerlos
  • Entender cuál es la diferencia entre ser un área de consultoría interna o externa, un área de desarrollo de productos que usan ML o AI para mejorar el desempeño interno o como venta de servicios.
  • Aplicación de los conceptos aprendidos en un caso de negocio de forma grupal en donde deben crear el diseño de un área de Data Science/Inteligencia de negocios desde 0 para una empresa y preparar la presentación de venta a los stackholders internos.

Herramientas actuales para la gestión de proyectos de analítica

  • Entregar una visión general de las herramientas disponibles para gestionar proyectos de modelamiento y/o analítica, sus casos de uso y las características positivas y negativas de estas: Design Thinking, Metodologías Ágiles y Lean Analytics

Diseño y medición de proyectos de analítica y modelamiento

  • Comprender cómo se entrena un modelo, cuáles son y cómo se seleccionan las métricas adecuadas para evaluar tanto los resultados técnicos como los de negocio
  • Comprender qué significa y cómo generar un A/B testing , back-test y otros tipos de pruebas de validación
  • Aprender cómo comunicar adecuadamente los requerimientos del negocio y lograr un mejor entendimiento con las contra-parte técnicas (líderes y ejecutores)
  • Aplicación de los conceptos aprendidos en un caso de negocio de forma grupal en donde deban abordar un problema de negocio y utilizar Data Science/Inteligencia de negocios para resolverlo

El ciclo de vida de un proyecto de analítica y el pipeline de datos

  • Comprender las distintas fases de un proyecto de analítica y/o modelamiento desde su génesis hasta la fase previo al paso a producción
  • Conceptos básicos de infraestructura para favorecer la creación de un lenguaje común entre contra-partes técnicas y de negocio
  • Significado y componentes básicos del pipeline de datos
  • Comprender cuál es la infraestructura mínima necesaria para crear un área de Data Science, analizar algunas experiencias internacionales y cuáles son los principales desafíos actualmente.

Paso a producción, operación y mantención

  • Comprender el concepto y la importancia del paso a producción y los requerimientos para que sea posible
  • Comprender el concepto y la importancia del re-entrenamiento
  • Establecer un framework de trabajo para ejecutar la operación y mantención basado en los principios de ITIL

Evaluación de proyectos

  • Conocer y comprender metodologías de evaluación de proyectos que actualmente son utilizadas para evaluar proyectos de analítica y/o modelamiento en las organizaciones
  • Aprender un framework de evaluación de proyectos que permite comprender rápidamente la viabilidad del proyecto en cuanto a sus costos y el retorno que puede entregar potencialmente para la organización.

Open source y comunidad

  • Conocer y comprender la historia y el concepto de open source, cómo se relaciona con la creación y proliferación de comunidades y cómo esto ha impactado el desarrollo de la industria
  • Conocer cuáles son las comunidades que existen en Chile, qué hace cada una y entregar una visión personal de por qué debemos participar en ellas

Proyecto de integración

  • Aplicación de los conceptos aplicando a un caso de negocio que traiga el alumno desde su empresa y/o proyecto personal

Requisitos

El curso está orientado a quienes quieren comprender la disciplina desde una perspectiva más generalista/estratégica de negocio, las aplicaciones que tiene en las distintas industrias, cómo se debe armar un equipo de estas características y cómo se debe pedir y evaluar a los proveedores de este tipo de servicios. Este un curso que puede ser tomado por cualquier profesional que quiera o esté participando activamente en un proyecto que implique el uso de datos para impactar su área de negocio, pero que él no es el responsable técnico de ejecutar las soluciones. El curso elimina el GAP entre las contra-partes técnicas y de negocio, formando al estudiante en el lenguaje adecuado para comprender y comunicar sus necesidades de negocio siendo capaz de entender y evaluar las complejidades que enfrenta su contra parte técnica. 

Módulos

Sesión

Temas

Apoyo de la Bibliografía

Observaciones

1

Principales conceptos de, tecnologías e hitos históricos que lo hicieron posible

Sesgos y aspectos éticos relevantes en su aplicación

[0] [1] [2] [4]

Clases Expositivas con apoyo en lectura de capítulos y en documentación entregada por el profesor

2

Conformación y manejo de equipos internos y externos

Herramientas actuales para la gestión de de proyectos

[1] [3] Documentación creada por el profesor

Clases Expositivas con apoyo en lectura de capítulos

Aplicación con simulación

3

Diseño y medición de proyectos de analítica y modelamiento

[0][1] [2] [3] [5]

Clases Expositivas con apoyo en lectura de capítulos

Análisis de caso real utilizando el challenge de Spike

4

El ciclo de vida de un proyecto de analítica y el pipeline de datos

[0] [2] [4]

Clases Expositivas con apoyo en lectura de capítulos

5

Paso a producción, operación y mantención

[2] y Documentación

Clases Expositivas con apoyo en documentación

6

Evaluación de proyectos

[5] y Documentación creada por el profesor

Clases Expositivas con apoyo en documentación entregada por el profesor

7

Opens source y comunidad

Proyecto de integración

Documentación creada por el profesor

Análisis y resolución de un caso de negocio end to end

8

Proyecto de integración

Documentación creada por el profesor

Análisis y resolución de un caso de negocio end to end

Próxima Fecha

Sesión 1 | 28 de Mayo 2019

Clases Expositivas con apoyo en documentación entregada por el profesor

Sesión 2 | 30 de Mayo 2019

Clases Expositivas con apoyo en documentación entregada por el profesor y análisis de caso de uso en empresa real

Sesión 3 | 04 de Junio 2019

Clases Expositivas con apoyo en documentación entregada por el profesor y Análisis de caso de uso en empresa real.

Sesión 4 | 06 de Junio 2019

Clases Expositivas con apoyo en documentación entregada por el profesor y análisis de caso de uso en empresa real

Sesión 5 | 11 de Junio 2019

Clases Expositivas con apoyo en documentación entregada por el profesor y Análisis y resolución de un caso de negocio.

Sesión 6 | 13 de Junio 2019

Clases Expositivas con apoyo en documentación entregada por el profesor.

Sesión 7 | 18 de Junio 2019

Clases Expositivas con apoyo en documentación entregada por el profesor y Análisis y resolución de un caso de negocio.

Sesión 8 | 20 de Junio 2019

Clases Expositivas con apoyo en documentación entregada por el profesor.

Horario

La sesiones duran dos horas cada una, de 19:30 a 21.30pm.

Lugar

Todas las sesiones serán realizadas en Launch Coworking, General Holley 133, Providencia, Santiago

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