Potencia el éxito empresarial a través de la ciencia de datos
A medida que el panorama empresarial evoluciona rápidamente, los profesionales deben reciclarse y actualizarse continuamente para seguir el ritmo de las últimas herramientas, tendencias y terminología del sector. La afluencia constante de nuevas aplicaciones, programas y tecnologías requiere un conjunto diverso de expertos en ciencia de datos que posean tanto conocimientos en evolución como kits de herramientas actualizados.
Descripción del Certificado
El Certificado Profesional en Data Science para Negocios de la Universidad de Chicago, de diez meses de duración, combina una sólida base teórica en áreas clave de la ciencia de datos con aplicaciones empresariales prácticas y reales. Impartido por expertos experimentados de la industria, el programa guía a los participantes a través de la terminología, herramientas y tendencias, culminando en una exploración en profundidad de la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado. Saldrás equipado para desarrollar, optimizar y escalar modelos disruptivos de IA y aprendizaje automatizado para hacer frente a los retos del entorno actual basado en big data.
¿Quieres aprovechar las nuevas oportunidades de la ciencia de datos para mejorar los resultados empresariales?
Los profesionales con formación en ciencias de la computación, análisis de datos, matemáticas, programación o estadísticas que deseen perfeccionar sus habilidades para las industrias impulsadas por los datos de hoy en día se beneficiarán de este programa de certificación.
Acerca del Certificado Profesional en Data Science para Negocios:
El Certificado Profesional comprende los siguientes cursos de ocho semanas:
El programa está estructurado en las siguientes áreas de conocimiento:
Curso 1: Data Engineering
Este curso ofrece una visión técnica sobre la recolección, almacenamiento, gestión y uso de datos para potenciar la inteligencia empresarial.
Curso 2: Python para Data Science
Basado en proyectos y orientado a la aplicación práctica, este curso te enseñará cómo diseñar, escribir y ejecutar código Python de alto rendimiento.
Curso 3: Estadística para Data Science
Este curso te proporcionará las herramientas fundamentales para gestionar conjuntos de datos, extraer conocimientos significativos y mejorar los procesos de toma de decisiones.
Curso 4: Inteligencia Artificial y Machine Learning
En este curso, ampliarás tus habilidades en Python y adquirirás los marcos matemáticos y teóricos necesarios para aprovechar el aprendizaje automático.
Curso 5: Storytelling y Visualización de Datos Estratégicos
Este curso te enseña el arte de transmitir conocimientos a través de narrativas convincentes para impulsar decisiones impactantes basadas en datos.
Metodologías y técnicas:
- Alteryx
- Anaconda
- Beautiful Soup
- Gephi
- GitHub
- Google Cloud
- Jupyter Notebook
- mongoDB
- MySQL
- Neo4j
- NumPy
- OpenRefine
- Python
- Seaborn
- Sklearn
- Tableau
Tras completar el programa serás capaz de:
- Construir y extraer información de las bases de datos de los documentos
- Diseñar códigos que se ejecuten simultáneamente utilizando funciones de multiprocesamiento y multihilo
- Comprender R y RStudio y sus aplicaciones.
- Usar lenguajes de scripting, como Python, para procesar, visualizar y analizar grandes series de datos e implementar soluciones de aprendizaje automático.
- Convertir los datos en narrativas que estimulen la acción y creen valor.
Los participantes que completen exitosamente el curso recibirán un certificado de finalización otorgado por la Universidad de Chicago, junto con una insignia digital, y formarán parte de la red de UChicago.
Conoce a tus instructores
Estos instructores imparten este curso con regularidad. Por favor, habla con tu asesor si deseas saber quién es el instructor actual.
Abid Ali, PhD
Data Engineering Instructor
Abid Ali ha diseñado y llevado a cabo transformaciones a gran escala en todo el mundo y en distintos sectores. Lidera iniciativas y capacidades internas y trabaja con ejecutivos de alto nivel para diseñar estrategias de migración y transición a plataformas de datos modernas.
Gregory Bernstein, MSc
Statistics for Data Science Instructor
Gregory Bernstein es científico de datos y gestor de productos en Kinexon Sports and Media, una rama de una empresa con sede en Alemania que trabaja con ligas profesionales para monitorizar el movimiento y el esfuerzo de los atletas, ofrecerles asesoramiento y optimizar su rendimiento durante los partidos.
Patrick McQuillan, MBA
Python for Data Science Instructor
Patrick McQuillan es un solicitado experto en gobernanza de datos, inteligencia empresarial y estrategia de IA. Obtuvo su MBA en la Universidad de Oxford y una licenciatura en Economía y Asuntos Internacionales en la Universidad Northeastern.
Utku Pamuksuz, PhD
Assistant Clinical Professor and Cofounder of Inference Analytics
El Dr. Pamuksuz es instructor de inteligencia artificial y consultor industrial con experiencia en minería de datos, matemáticas aplicadas, aprendizaje automatizado y aprendizaje profundo. Obtuvo su doctorado en IS/Analytics en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign.Pamuksuz ha trabajado como científico de datos senior en State Farm, así como en W.W. Grainger. Fue cofundador de Inference Analytics en 2018.
Rebeca Pop, MA
Strategic Data Storytelling Co-Instructor
Rebeca Pop es la fundadora de Vizlogue y experta en narración y visualización de datos. Ha impartido presentaciones a más de 3.500 participantes en todo el mundo y cuenta con una década de experiencia en marketing y analítica en las principales agencias de medios.
Bridget Sheahan, MBA, CFA
Strategic Data Storytelling Co-Instructor
Bridget Sheahan trabaja como Vicepresidenta de Análisis e Información en Vericast, donde dirige un equipo de consultoría analítica. Obtuvo un MBA en la Katz Graduate School of Business de la Universidad de Pittsburgh.
Michael Colella, MS, MA, MS
Senior Director of Global Data Strategy and Analytics, AXS
Michael Colella es senior director de Estrategia Global de Datos y Analítica en AXS, donde dirige la inteligencia empresarial, la ingeniería analítica y la analítica web. Le apasiona ayudar a las organizaciones a utilizar la analítica avanzada y la IA para prosperar.
Abhishek Chaturvedi, MSc
Data Scientist, Amazon
Abhishek Chaturvedi es un profesional de la ciencia de datos y la gestión de productos con experiencia en distintos sectores y funciones. Es científico de datos en Amazon y trabaja en estrecha colaboración con equipos multifuncionales para lanzar nuevos productos relacionados con la ciencia de datos.
Joshua Goldberg, MSc
Data Scientist, Amazon
Joshua Goldberg es un científico de datos con 8 años de experiencia en el sector. Actualmente trabaja en Amazon como científico de datos, creando modelos de aprendizaje automatizado para apoyar las operaciones de la cadena de suministro de Amazon en Private Brands.
Perspectivas profesionales
En el dinámico panorama empresarial actual, la ciencia de datos se ha convertido en un pilar fundamental para la toma de decisiones en diversas industrias. Dado el crecimiento exponencial de los datos, las empresas dependen cada vez más de los científicos de datos para extraer conocimientos y dirigir iniciativas estratégicas. A medida que las compañías continúan invirtiendo en tecnología y análisis, se espera que la demanda de científicos de datos capacitados aumente, ofreciendo oportunidades de carrera lucrativas en finanzas, salud, comercio minorista y más allá. Con el potencial de revolucionar operaciones, mejorar la experiencia del cliente e incrementar la rentabilidad, la ciencia de datos sigue estando a la vanguardia de la innovación, moldeando el futuro de los negocios.
88
miles el salario base anual de un data scientist manager en Latinoamérica.
Fuente: Glassdoor
1
es el puesto en el ranking de lenguajes de programación más utilizados.
Fuente: Stack Overflow
26.9%
es la tasa de crecimiento anual estimada para el sector del Data Science en los próximos años.
Fuente: Cision
- Analytics Consultant
- AI Engineer
- AI Specialist
- Big Data Engineer
- Business Intelligence Developer
- Business Intelligence Engineer
- Computer Vision Engineer
- Data Architect
- Data Insight Analyst
- Data-Mining Analyst
- Data Scientist
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- Entry-Level Software Developer
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- Junior Python Developer
- Machine Learning Engineer
- Machine Learning Researcher
- Machine Learning Specialist
- Python Full-Stack Developer
- Quality Assurance Engineer
- Senior Python Developer
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Proceso de Admisión
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Candidatura
Paga la tasa de candidatura (no reembolsable) y rellena el formulario de solicitud.
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Entrevista
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Resultados
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