Analítica de Datos: visualización, predicción y toma de decisiones Programa de Certificado MasterTrack®

En este curso se busca que los estudiantes se acerquen a diversas formas de narrar, a partir de datos, sus ideas de investigación y negocio a diferentes públicos. Aplican conocimientos básicos de análisis y modelado de datos enfocados a la visualización, haciendo énfasis en brindar comunicación persuasiva a las audiencias.

El objetivo de este curso de tres créditos es introducir conceptos y técnicas básicas en Machine Learning para resolver problemas de analítica. Para ello, se presentan los conceptos básicos de la teoría de aprendizaje estadístico (statistical learning) y a través de casos reales se aplican técnicas básicas de Machine Learning para dar soporte a la toma de decisiones. Al finalizar el curso los estudiantes habrán avanzado en sus conocimientos para formular y programar modelos matemáticos descriptivos, predictivos, y prescriptivos para la toma de decisiones, así como extraer, transformar y cargar datos de fuentes estructuradas y no estructuradas con tecnologías para el manejo de grandes volúmenes de datos y cloud computing.

Este curso de tres créditos presenta una introducción a conceptos y técnicas fundamentales de machine learning y procesamiento del lenguaje natural (NLP) con un enfoque en problemas reales para su implementación en contextos organizacionales. Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de implementar sistemas productivos de Machine Learning para que puedan ser usados en diversos ambientes organizacionales.

El curso de dos créditos comienza estableciendo la relación que tiene la optimización con la analítica de datos y los modelos prescriptivos. Durante el curso, el estudiante desarrolla habilidades para identificar situaciones problemáticas en las organizaciones susceptibles de ser mejoradas a través del uso de modelos de optimización. Semana a semana se presentan, de forma progresiva y a través de casos, las técnicas de modelado en optimización lineal que permiten tomar decisiones basadas en modelos prescriptivos. El curso desarrolla en el estudiante habilidades de implementación de los modelos en software especializado de optimización de acceso abierto y de uso cotidiano. Finalmente, el curso ilustra cómo los resultados de un modelo de optimización se pueden traducir y visualizar de forma convincente para que impacte la toma de decisiones en las organizaciones. Semanalmente, el estudiante aplicará lo aprendido en una práctica computacional basada en un caso de estudio. A través de videos, cuestionarios y lecturas complementarias, el estudiante se preparará para desarrollar la práctica computacional de la semana.