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Introducción a la ciencia de datos y el big data

Obtén un panorama general de lo que es Data Science o Ciencia de Datos y cómo aplicarla en las organizaciones. Aprende a tomar decisiones basadas en los datos.


Acerca del curso

El futuro pertenece a la ciencia de datos y a quienes la entiendan. Al igual que el petróleo y el gas impulsaron las economías de los siglos XX y XXI, los datos impulsan cada vez más la innovación y la economía global a medida que avanzamos hacia una nueva era denominada la revolución digital.

Las empresas que están cambiando a una mentalidad de datos van a obtener primero una enorme ventaja competitiva.

Esto se ha convertido en una verdad universal: las empresas modernas se están inundando de big data. El año pasado, McKinsey estimó que las iniciativas de Big Data en el sistema de salud de los Estados Unidos, "podrían representar de $300 mil millones a $450 mil millones en gastos de salud reducidos o del 12 al 17 por ciento de la línea de base de $2.6 billones en costos de salud de los Estados Unidos". Por otro lado, se estima que los datos erróneos le cuestan a los Estados Unidos aproximadamente $3.1 trillones de dólares al año.

Aunque la ciencia de datos representará ventajas puntuales para las empresas como mitigar el riesgo y/o el fraude; entregar al cliente productos relevantes y tener experiencias personalizadas al mismo, es importante notar que la ciencia de datos podrá agregar un valor a cualquier negocio, siempre y cuando pueda usar bien sus datos. El análisis de la información y la inteligencia de negocios ayudan a las organizaciones a tomar decisiones inteligentes basadas en el análisis de datos.

¿Qué aprenderás?

  1. Introducir al alumno en los conceptos claves sobre la Ciencia de Datos y Big Data.
  2. Comprender la forma en la que se gesta un proyecto de Ciencia de Datos.
  3. Identificar los proyectos de esta disciplina que se pueden realizar en las diferentes áreas funcionales de una organización a través de casos de éxito en las diferentes industrias.

Instructor

Jesus Aguilar, Profesor del Tecnológico de Monterrey

Datos generales

Duración: 4 semanas

Idioma: español

Requisitos: conocimientos previos sobre lenguajes de programación (deseable "R" o "Python") y estadística.