Sobre el curso
¿Ha pensado en mejorar los procesos analíticos y de toma de decisión en ambientes organizacionales? Encuentrese alineado al mercado de trabajo con el MBA en Data Science y Analytics USP/Esalq, un curso online y con herramientas exclusivas de interacción continua entre profesores y alumnos.
Prerrequisito: para ingresar en los cursos del MBA USP/Esalq el candidato debe poseer diploma de curso superior. No es necesario formación o actuación anterior en el área de Ciencia de Datos o Tecnología de la Información.
Sea relevante
El reconocimiento y la relevancia que usted necesita para una carrera de éxito dependen de la constante actualización, del conocimiento de las principales tendencias y de la comprensión sobre cómo se relacionan los fundamentos y conceptos de Ciencia de Datos con aplicaciones prácticas, estrategias, modelos de negocios y tecnologías.
Desarrolle habilidades
El mercado demanda profesionales con algo más que conocimiento técnico. Por eso, el MBA en Data Science y Analytics USP/Esalq va más allá, buscando desarrollar competencias y habilidades relacionadas a la comunicación, sentido crítico, capacidad analítica e interpretativa, programación e implementación de códigos de machine learning, resolución de problemas, visión sistémica y estratégica entre otras.
Al final del curso, el profesional será capaz de:
- Entender las diferentes estructuras de bases de datos, tipos de variables y sus escalas de mensuración
- Relacionar ingeniería de datos, analytics y machine learning
- Desarrollar habilidades para la manipulación de datos, data wrangling y data visualization
- Entender las razones para la estimación de cada uno de los modelos de machine learning
- Construir algoritmos para desarrollo de modelos e implementación de técnicas de machine learning unsupervised, supervised y ensemble
- Desarrollar web crawlers e implementar algoritmos de webscraping y deep learning
- Entender y utilizar datos para análisis geoespacial
- Desarrollar proyectos de business intelligence y data visualization, así como construir dashboards
- Implementar técnicas de investigación operativa a partir de modelos de optimización y simulación
- Presentar visión crítica y estratégica sobre proyectos de tecnología de la información, inteligencia artificial, big data y data mining
- Establecer estrategias de analytics para modelos de decisión y risk management
- Discutir cloud computing y cyber security
- Discutir LGPD (Ley General de Protección de Datos)
Hacia quien está destinado el curso:
Profesionales actuantes en las más diversas áreas, que necesitan o desean adquirir conocimientos en modelado de datos, programación, tecnología y toma de decisión estratégica a partir de las diversas vertientes de la Ciencia de Datos.
Metodología de enseñanza aplicable
La metodología del curso está fundamentada en la interacción entre la teoría y la práctica, con el objetivo de desarrollar el pensamiento crítico y capacitar a los estudiantes para buscar soluciones, tanto en las actividades actuales como en las futuras, construyendo conocimientos para afrontar los desafíos a lo largo de la carrera profesional.
