Analítica para Ciencia de Datos
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Programa de estudios de postgrado en
Analítica para Ciencia de Datos
El innovador postgrado en Analítica para Ciencia de Datos responde a la necesidad de formar especialistas en la obtención de conocimiento generalizable a partir de datos obtenidos de fuentes diversas y en formatos variados. Los científicos de datos poseen habilidades para encontrar e interpretar fuentes ricas en datos, combinarlos, asegurar su consistencia, crear visualizaciones que ayuden a entenderlos, y presentar y comunicar hallazgos a diversos tipos de audiencias.
El programa se imparte en idioma inglés bajo modalidad en línea, en convenio con el Instituto para la Educación Estadística de los Estados Unidos.
¿A quiénes se dirige este programa?
Este programa se dirige a gerentes, analistas de negocios o de datos, ingenieros de software y demás profesionales en computación que se desempeñan en posiciones relacionadas al uso de datos para apoyar la toma de decisiones en cualquier campo.
Inversión
$7,000 (10 cuotas de $700)
Requisitos
- Ser graduado universitario a nivel de licenciatura o título equivalente en cualquier disciplina, o estar por recibir su título dentro de los seis meses siguientes a la fecha de presentación de la solicitud de admisión.
- Poseer conocimientos sobre el lenguaje R o similares (en caso de no cumplir con este requisito se le sugiere atender al curso "Introducción a la Porgramación en R" que será impartido a partir del sábado 23 de marzo en nuestras instalaciones).
- Haber completado un curso de inferencia estadística como parte de los estudios de pregrado.
- Dominio del idioma inglés en un nivel intermedio o avanzado.
Documentación requerida para inscripción
- Copia de título universitario y de certificación de notas, debidamente registrados por el Ministerio de Educación o institución equivalente fuera de El Salvador.
- Copia de DUI y NIT. Para el caso de extranjeros, copia de pasaporte.
- Solicitud de ingreso debidamente llena.
- Aceptación de las normas contenidas en el Reglamento Académico de la Escuela Superior de Economía y Negocios, RAESEN, y de las normas establecidas específicamente para los cursos de postgrado del Centro de Políticas Públicas.
- Pago de primera cuota.
Plan de estudios
El plan de estudios del postgrado en Analítica para Ciencia de Datos contiene las materias siguientes:
PROGRAMA SUGERIDO 2019-2020
| Analítica Predictiva 2 - Redes neuronales y regresión - con R Predictive Analitics 2 - Neural Nets and Regression - with R |
15-Nov-19 | 13-Dec-19 | |||
| 21-Feb-20 | 20-Mar-20 | ||||
| 26-Jun-20 | 24-Jul-20 | ||||
| 23-Oct-20 | 20-Nov-20 | ||||
| Analítica Predictiva 1 - Aprendizaje de máquina - con R Predictive Analitics 1- Machine Learning Tool - with R |
06-Sep-19 | 04-Oct-19 | |||
| 17-Jan-20 | 14-Feb-20 | ||||
| 22-May-20 | 19-Jun-20 | ||||
| Análisis de Redes Sociales Introduction to Network Analysis |
21-Feb-20 | 20-Mar-20 | |||
| Visualización Interactiva de Datos Interactive Data Visualization |
15-Nov-19 | 13-Dec-19 | |||
| 13-Mar-20 | 10-Apr-20 | ||||
| 10-Jul-20 | 07-Aug-20 | ||||
| 13-Nov-20 | 11-Dec-20 | ||||
| 12-Mar-21 | 09-Apr-21 | ||||
| 09-Jul-21 | 06-Aug-21 | ||||
| 12-Nov-21 | 10-Dec-21 | ||||
| Analítica Predictiva 3 - Reducción de Dimensión Conglomerados y Reglas de Asociación - con R Predictive Analitics 3 - Dimension Reduction, Clustering and Association Rules - with R |
06-Sep-19 | 04-Oct-19 | |||
| 03-Jan-20 | 31-Jan-20 | ||||
| 10-Apr-20 | 08-May-20 | ||||
| 31-Jul-20 | 28-Aug-20 | ||||
| Simulación de Riesgos y Colas Risk Simulation and Queuing |
15-Nov-19 | 13-Dec-19 | |||
| 01-May-20 | 29-May-20 | ||||
| 13-Nov-20 | 11-Dec-20 | ||||
| Modelación de Riesgos Financieros Financial Risk Modeling |
12-Jun-20 | 10-Jul-20 | |||
| Regresión Logística Logistic Regression |
10-Jan-20 | 07-Feb-20 | |||
| 17-Jul-20 | 14-Aug-20 | ||||
| Optimización - Programación Lineal Optimization - Linear Programming |
16-Aug-19 | 13-Sep-19 | |||
| 03-Jan-20 | 31-Jan-20 | ||||
| 14-Aug-20 | 11-Sep-20 | ||||
| Analítica de Pronósticos Forecasting Analytics |
15-Nov-19 | 13-Dec-19 | |||
| 13-Mar-20 | 10-Apr-20 | ||||
| 10-Jul-20 | 07-Aug-20 | ||||
| 13-Nov-20 | 11-Dec-20 | ||||
| 12-Mar-21 | 09-Apr-21 | ||||
| 09-Jul-21 | 06-Aug-21 | ||||
| 12-Nov-21 | 10-Dec-21 | ||||
* Todos los cursos y seminarios se imparten en idioma inglés.
Más información sobre el curso e inscripciones: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo. / +503 2234-9221
