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Casos prácticos en ciencia de datos

Curso Casos prácticos en ciencia de datos

Información General

Presentación

Curso Casos prácticos en ciencia de datos

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Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.

De la teoría a la práctica en ciencia de datos.

El gran volumen de datos, que se obtiene por el crecimiento exponencial de los desarrollos tecnológicos, genera retos en los diferentes ámbitos empresariales e industriales. Por lo tanto, se requiere del entendimiento de las estrategias y experiencias en el manejo de datos, así como el desarrollo de habilidades para la toma decisiones estratégicas que generen ventajas competitivas en las organizaciones.

“¿Alguna vez te has preguntado de qué se trata tanto alboroto por los datos? ¿Qué hacen los científicos de datos? ¿Qué es exactamente el aprendizaje automático y la inteligencia artificial? ¿Son lo mismo? ¿Te encanta trabajar con datos? Si tu respuesta es sí, entonces estás en el lugar correcto".

Por qué estudiar con nosotros

El equipo de personas que se capacita con la Escuela desarrollará habilidades en:

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  • Entendimiento del ciclo de vida de los datos.
  • Inicio en la interpretación de resultados, análisis de datos para diseño de estrategias, y el uso de herramientas computacionales como R, Python y otros.

Metodología

  • Las clases se realizarán en modalidad remota.
  • Prácticas computacionales con fuentes de casos reales.
  • Al finalizar el curso se realizará una evaluación que permita conocer la opinión de los participantes con relación a la calidad de la capacitación, la metodología, el contenido temático, y el desempeño del instructor.

Deberes del participante

  • Contar con una conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo y lograr concentrarse.
  • Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que involucren la cuenta en Microsoft Teams, e ingresar con un navegador libre de caché para que no tenga inconvenientes.
  • Conectarse a las sesiones de clase con mínimo 10 minutos de antelación de manera que verifique que cuenta con una conexión adecuada y no pierda clase por realizar ajustes.
  • Disponer de materiales como libreta, esfero, entre otros.

Certificación

La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente, como mínimo, en el 90 % de las sesiones programadas.

Perfil del aspirante

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  • Personas apasionadas por aprender sobre el análisis y modelado de datos, por la tecnología y la investigación o con intención de incursionar en estas temáticas. Se caracterizan por no ser expertos en estos temas, pero con perfil de jóvenes tomadores de decisiones, emprendedores, también ejecutivos de compañías que trabajan en áreas financieras, IT, logística y distribución, sector salud, empresas de comunicaciones y marketing, de Bogotá y la región de la Sabana de Bogotá.

Contenido temático

Módulo I – Generalidades en la ciencia de datos (14 horas)

  • Evaluación de la situación y determinación de metas.
  • Comprensión de datos.
  • Modelado de los datos.
  • Evaluación y despliegue.

Módulo II – Revisión de casos exitosos (10 horas)

  • Evaluación de los resultados y revisión del proceso.
  • Seguimiento y mantenimiento de lo planeado.

Fechas y horario

El curso se desarrollará entre el 3 y el 26 de octubre de 2023, los días martes y jueves de 6.00 pm a 9.00 pm, en modalidad remota vía Microsoft Teams.

La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Objetivos alcanzables

Desarrollar habilidades para el uso y el entendimiento de los conceptos básicos sobre métodos, técnicas y herramientas alrededor de la ciencia de datos.

Valor de la inversión

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El valor de la inversión es de $940.000 (novecientos cuarenta mil pesos), por participante.

Descuento del 5 % por pronto pago hasta el 19 de septiembre de 2023.

Inscripciones hasta el 29 de septiembre de 2023.

Conferencista invitado

ANA MARIA GOMEZ LAMUS

Ana María Gómez Lamus

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Edna Rocío Pérez Malaver

Edna Rocío Pérez Malaver - Julio Garavito

Científica de Datos DS4A Cohorte 6. Ingeniera industrial, magíster en Ingeniería Industrial con énfasis en logística modalidad investigación. Experiencia docente de más de 7 años en pregrado y posgrado en los departamentos de Matemáticas, Ciencias Naturales e ingenierías; trabajos de investigación en programación lineal entera, modelos de optimización exactos y heurísticos, logística hospitalaria, dinámica de sistemas y programación estocástica dinámica (SDP). Experiencia de más de ocho años en la industria en áreas de logística e inteligencia de negocios. Certificación en L1 y L2 de suficiencia en Knime, cursos de educación continuada en Metaheurísticas, Machine Learning, Big Data Computing y Análisis Predictivo y Prescriptivo para la Gestión de Operaciones en Logística y Transporte.

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Ana María Gómez Lamus

ANA MARIA GOMEZ LAMUS

Magíster en Estadística de la Universidad de Valparaíso - Chile. Especialista en Educación Matemática de la Universidad Pedagógica Nacional - Colombia. Licenciada en Matemáticas de la Universidad Surcolombiana - Colombia. Coordinadora del Programa de Ingeniería Estadística de la Escuela.

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