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Microcredencial Universitaria de Data Analytics + 1 Crédito
45 horas
1 CR
Español
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Asistente Phia
- Conocer qué es la ciencia de datos y cuáles son sus aplicaciones y beneficios. - Aprender a usar Python, uno de los lenguajes más populares y versátiles para el análisis de datos. - Familiarizar las principales librerías de Python para el análisis de datos. - Aprender a usar MongoDB y Hadoop, dos sistemas que facilitan el manejo de datos no estructurados o distribuidos. - Aplicar los conocimientos adquiridos a diferentes casos prácticos.
- Analista de datos, encargado de interpretar y transformar datos en información útil - Científico de datos, especializado en modelar y prever tendencias a partir de grandes volúmenes de información - Ingeniero de datos, centrado en la creación y mantenimiento de infraestructuras de datos - Consultor en analítica, asesorando a empresas sobre estrategias basadas en datos - Especialista en visualización, diseñando representaciones gráficas para facilitar la toma de decisiones.