
Estructura Curricular:
ANÁLISIS DE NEGOCIO Y CIENCIA DE DATOS
MOD |
CURSOS |
HORAS |
I |
APROXIMACIÓN AL APRENDIZAJE CON TECNOLOGÍAS |
20 |
I |
LIMITACIONES AL USO DE LOS DATOS: LEGISLACIÓN Y ÉTICA |
20 |
II |
ANALÍTICA DESCRIPTIVA |
20 |
II |
MACHINE LEARNING: CONCEPTOS, RETOS Y MODELOS |
20 |
III |
ANALÍTICA DE APLICACIÓN DE NEGOCIOS |
20 |
III |
MINERÍA DE DATOS Y DESCUBRIMIENTO DE PATRONES |
20 |
IV |
VISUALIZACIÓN AVANZADA DE DATOS Y DASHBOARDING |
20 |
IV |
BIG DATA Y PROCESAMIENTO DE DATOS A ESCALA |
20 |
V |
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BI) Y TOMA DE DECISIONES BASADA EN DATOS |
20 |
V |
ANÁLISIS PREDICTIVO Y PRESCRIPTIVO EN NEGOCIOS |
20 |
VI |
ESTRATEGIAS DE IMPLEMENTACIÓN DE PROYECTOS DE CIENCIA DE DATOS EN EMPRESAS |
20 |
VI |
ESTUDIO Y APLICACIONES PRÁCTICAS EN DIFERENTES SECTORES INDUSTRIALES |
20 |
6 |
12 TEMAS |
240 |
Cronograma:
Evaluación el 18 de July de 2025.
Matriculas desde el 20 al 31 de July de 2025.