Data Science y Big Data: Decisiones basadas en datos

Lleva tus habilidades de análisis de datos al siguiente nivel mientras aprendes la teoría y práctica del Data Science, Big Data y Machine Learning.
País
Solicitud para
Años de experiencia laboral

¿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.

A lo largo de este curso, lograrás:

A lo largo de este curso, lograrás:

  • 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.

Temas del Curso

Conoce al Instructor

MPE - Faculty - Devavrat Shah
Prof. Devavrat Shah

Professor in the department of electrical engineering and computer science at MIT

MXP Faculty Philippe Rigollet
Philippe Rigollet

MIT Professor y vicepresidente del Programa de Negociaciones (PON), Harvard Law School

MXP Faculty Victor Chernozhukov
Victor Chernozhukov

Professor, Department of Economics y el Statistics and Data Science Center de MIT

MXP Faculty Stefanie Jegelka
Stefanie Jegelka

Associate Professor, Department of Electrical Engineering and Computer Science y miembro del Computer Science and AI Lab e IDSS

MXP Faculty Ankur Moitra
Ankur Moitra

Associate Professor, Department of Mathematics y miembro del Computer Science and AI Lab de MIT

MXP Faculty Tamara Broderick
Tamara Broderick

Associate Professor, Department of Electrical Engineering and Computer Science y miembro del Computer Science and AI Lab de MIT

MXP Faculty David Gamarnik
David Gamarnik

Professor de la Nanyan Technological University, Sloan School of Management

MXP Faculty Jonathan Kelner
Jonathan Kelner

Associate Professor, Department of Mathematics y miembro del Computer Science and AI Lab de MIT

MXP Faculty Kaylan Veeramachaneni
Kaylan Veeramachaneni

Principal Research Scientist del Laboratory for Information and Decision Systems de MIT

MXP Faculty Caroline Uhler
Caroline Uhler

Associate Professor, Department of Electrical Engineering and Computer Science de MIT e IDSS

MXP Faculty Guy Bresler
Guy Bresler

Associate Professor, Department of Electrical Engineering & Computer Science, Laboratory for Information and Decision Systems e IDSS

La experiencia de aprendizaje del MIT xPRO

MXP-icon-learning-1
APRENDE CON LA PRÁCTICA

Practica procesos y métodos a través de simulaciones, evaluaciones, estudios de caso y herramientas.

MXP-icon-learning-2
APRENDE DE OTROS

Conecta con una comunidad internacional de profesionales mientras trabajas en proyectos basados en ejemplos reales.

MXP-icon-learning-3
APRENDE ON DEMAND

Accede a todo el contenido en línea y mira los vídeos desde cualquier lugar.

MXP-icon-learning-4
REFLEXIONA Y APLICA

Lleva las nuevas habilidades aprendidas a tu empresa a través de ejemplos de entornos de trabajo técnicos y unas buenas indicaciones reflexivas.

MXP-icon-learning-5
DEMUESTRA TU ÉXITO

Obtén un certificado profesional y créditos de educación profesional continua de MIT (MIT xPRO 1,8 CEUs).

MXP-icon-learning-6
APRENDE DE LOS MEJORES

Adquiere formación de los profesores de MIT y de expertos de la industria.

¿Qué encontrarás en el curso?

Este curso tiene un contenido completamente orientado a la práctica y puede seguirse integramente en español, a través de:

  • 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.

Testimonios de alumni

«Es un curso completo y fácil de entender. Los conceptos se plantearon y explicaron de manera clara. Es el mejor curso que he encontrado de este tema».
Murali Thyagarajan
Administrador de bases de datos y soporte de aplicaciones
NASDAQ
«Al ser un estudiante novato en el campo de la IA y machine learning, me ha venido muy bien para estructurar las etapas que el curso se desarrollara por módulos. Además, los ejemplos reales me sirvier...
Adnan Raza
Asesor empresarial
Mackenzie Investments
«Los conocimientos que he adquirido en el curso me ayudarán a organizar las ideas procedentes de datos que antes no modelábamos y no analizábamos porque precisaban medios que no teníamos. Ahora cuento...
Linnea Serzan
Mánager de BPO
Johnson & Johnson

Inscripción

MXP-icon-register-step-1
PASO 1

Rellena el formulario de registro online que encontrarás a continuación, haciendo clic en el botón “INSCRÍBETE”.

MXP-icon-register-step-2
PASO 2

Realiza el pago a través de la plataforma segura.

MXP-icon-register-step-3
PASO 3

Tu plaza quedará confirmada en el momento en que recibamos el pago del curso.

MXP-icon-register-step-4
PASO 4

Te enviaremos tus claves de acceso al campus virtual para que puedas empezar a familiarizarte con la plataforma.

    Inicio el