Data Science y Big Data: Decisiones basadas en datos
En los últimos años se han generado el 90 % de los datos. Frente a esta abrumadora cantidad de datos, las empresas luchan por extraer los conocimientos que necesitan para tomar decisiones de negocios más inteligentes. Con el propósito de ayudar a revelar el verdadero valor de los datos, el Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad (IDSS) de MIT ha creado el curso online Data Science y Big Data: Decisiones basadas en datos para profesionales de la ciencia de datos que buscan aprovechar los datos de manera innovadora.
Durante ocho semanas, llevarás tu capacidad para el análisis de datos al siguiente nivel a medida que aprendes la teoría y la práctica subyacente a los sistemas de recomendación, las regresiones, los modelos de red y gráficos, la detección de anomalías, las pruebas de hipótesis, el machine learning y el análisis de Big Data.
Después de este curso, habrás aprendido a:
- Aplicar técnicas de ciencia de datos para enfrentar el reto que supone la gestión de datos en la empresa.
- Determinar la diferencia entre modelos gráficos y modelos de red.
- Convertir conjuntos de datos en modelos mediante el análisis predictivo.
- Implementar algoritmos de machine learning para mejorar a la hora de tomar decisiones de negocios.
- Dominar las mejores prácticas para el diseño de experimentos y las pruebas de hipótesis.
- Identificar y evitar los errores comunes en el análisis de Big Data.
¿A quién va dirigido?
- Profesionales en cualquier etapa de su carrera que buscan convertir grandes conjuntos de datos en información que se pueda procesar.
- Entre los antiguos participantes ha habido: analistas de inteligencia empresarial, consultores de gestión, mánager técnicos, mánager de negocios, mánager de ciencia de datos.
- Fanáticos de la ciencia de datos y profesionales de TI.
- No hay prerrequisitos para este programa, aunque se recomienda contar con conocimientos básicos en matemáticas y estadística.
Certificado
Conoce a los instructores
Ankur Moitra
Associate Professor, Department of Mathematics y miembro del Computer Science and AI Lab de MIT
Caroline Uhler
Associate Professor, Department of Electrical Engineering and Computer Science de MIT e IDSS
David Gamarnik
Professor de la Nanyan Technological University, Sloan School of Management
Devavrat Shah
Professor, Department of Electrical Engineering & Computer Science; director del Statistics and Data Science Center
Guy Bresler
Associate Professor, Department of Electrical Engineering & Computer Science, Laboratory for Information and Decision Systems e IDSS
Jonathan Kelner
Associate Professor, Department of Mathematics y miembro del Computer Science and AI Lab de MIT
Kalyan Veeramachaneni
Principal Research Scientist, MIT Schwarzman College of Computing
Philippe Rigollet
MIT Professor y vicepresidente del Programa de Negociaciones (PON), Harvard Law School
Stefanie Jegelka
Associate Professor, Department of Electrical Engineering and Computer Science y miembro del Computer Science and AI Lab e IDSS
Tamara Broderick
Associate Professor, Department of Electrical Engineering and Computer Science y miembro del Computer Science and AI Lab de MIT
Victor Chernozhukov
Professor, Department of Economics y el Statistics and Data Science Center de MIT
La experiencia de aprendizaje del MIT xPRO
Practica procesos y métodos a través de simulaciones, evaluaciones, estudios de caso y herramientas.
Conecta con una comunidad internacional de profesionales mientras trabajas en proyectos basados en ejemplos reales.
Accede a todo el contenido en línea y mira los vídeos desde cualquier lugar.
Lleva las nuevas habilidades aprendidas a tu empresa a través de ejemplos de entornos de trabajo técnicos y unas buenas indicaciones reflexivas.
Obtén un certificado profesional y créditos de educación profesional continua de MIT (MIT xPRO CEUs).
Adquiere formación de los profesores de MIT y de expertos de la industria.
¿Qué encontrarás en el curso?
- Actividades tipo test
- Ensayos
- Proyectos
- Actividad plan de acción
- Contenido en video impartido por el claustro de profesores de mit y por expertos en distintas industrias *
- Webinar en directo
- Bibliografía adicional recomendada **
* Para los contenidos en vídeo se han mantenido las voces originales de los profesores de MIT y expertos de distintas industrias, que han sido subtitulados en español.
** Algunas de las lecturas adicionales recomendadas (no obligatorias para completar el curso) solo están disponibles en inglés.
