ProgramaData Analytics

La analítica de datos llegó para quedarse. Formado inicialmente a base de planillas de cálculos, el rol del data analyst demanda un nuevo set de conocimientos, herramientas y fortalezas para el trabajo ágil con datos.

Data Analytics es una propuesta nueva y única que recorre a través de casos reales las técnicas, conceptos y herramientas más actuales para la resolución dinámica de problemas de data analytics, desarrollando habilidades importantes para el trabajo de investigación como el pensamiento crítico, el uso de medidas estadísticas para la evaluación de hipótesis, el trabajo dinámico con programación de datos, la extracción y limpieza de todo tipo de fuentes de información ya sea desde bases corporativas o desde recursos en la nube, el análisis exploratorio mediante las herramientas de visualización, el trabajo con bases de datos, y mucho más.

El programa esta completamente orientado hacia la incorporación práctica de la analítica, entrenando a los alumnos en el contexto de la resolución de diversos problemas de research mediante dinámicas en equipo donde se incorporan muchas de las herramientas claves que están demandando las industrias digitales para el trabajo colaborativo en proyectos de datos.

Al finalizar éste programa vas a ser capaz de:

• Encarar todo tipo de problemas de analítica exploratoria trabajando en todas las capas del análisis y reporting de datos.
• Trabajar fluidamente con R, uno de los entornos de programación de datos para analytics más importantes y demandados por las industrias.
• Descubrir e indagar en ideas mediante el uso de la estadística.
• Extraer todo tipo de fuentes de información desde repositorios y APIs en internet.
• Utilizar SQL para el trabajo integral con bases de datos relacionales.
• Manipular formatos no tradicionales de la información.
• Utilizar primeras técnicas de análisis de textos.
• Trabajar en dinámicos de equipo con técnicas y pautas agile.
• Utilizar herramientas de desarrollo colaborativo de gran demanda en las industrias digitales.
• Utilizar paquetes especializados de R para la visualización de datos.
• Utilizar técnicas de storytelling para comunicar con impacto los hallazgos.
• Comprender y poder implementar primeros modelos de Data Science.
• Trabajar en proyectos de datos colaborativos.