1.er año
Abril - Mayo
Introducción a big data y analítica de negocios
El curso combina teoría y práctica para formar profesionales capaces de comprender cómo el Big Data y la analítica resuelven desafíos complejos e impulsan la innovación empresarial. Se trabajan conceptos de arquitecturas de datos, almacenamiento distribuido, herramientas de consulta y estrategias analíticas con un enfoque aplicado mediante laboratorios prácticos y ejercicios. La metodología prioriza el aprendizaje activo, con actividades asincrónicas y casos prácticos de negocio. Al finalizar, los estudiantes dominarán una visión estratégica y las herramientas clave para identificar oportunidades, procesar datos y respaldar decisiones basadas en evidencia.
Métodos cuantitativos y análisis de datos para negocios
El curso combina teoría y práctica para formar profesionales capaces de aplicar técnicas estadísticas y econométricas en la toma de decisiones empresariales. Se trabajan análisis de varianza, regresión simple y múltiple, multicolinealidad y errores de especificación, con un enfoque aplicado mediante Python y ejercicios de laboratorio.
La metodología prioriza el aprendizaje activo, con actividades asincrónicas y casos prácticos. Al finalizar, los estudiantes dominarán herramientas cuantitativas clave para interpretar datos, diagnosticar problemas y diseñar soluciones en un entorno empresarial dinámico y basado en evidencia.
Feature engineering
El curso combina teoría y práctica para formar profesionales capaces de transformar y optimizar datos crudos en variables predictivas de alto valor para el negocio. Se trabajan técnicas de limpieza, imputación de valores faltantes, tratamiento de outliers, codificación de variables categóricas de alta cardinalidad, y extracción de atributos temporales y geográficos, con un enfoque aplicado mediante Python y ejercicios de laboratorio.