Abril - Junio

Al finalizar el curso, los estudiantes sabrán manejar y diferenciar los principales conceptos vinculados a la disciplina de analítica de big data. A saber, conocimiento de las fuentes de big data, principales tecnologías, perfiles y roles, metodologías de análisis e interpretación de datos y regulación de uso y protección de datos.

Presentar los principales procedimientos estadísticos y econométricos utilizados en el análisis de temas financieros y en la toma de decisiones, como son: tablas de contingencia, análisis de varianza, regresión simple y múltiple.

Enfatiza en la presentación de los conceptos y en la aplicación práctica de los métodos y procedimientos.

Al final del curso será capaz de:

• Utilizar los aspectos fundamentales del software R, manipulando datos en el mismo.
• Comprender nociones básicas de las simulación estadística, para poder evaluar la necesidad, momento y forma de aplicar la misma.
• Utilizar métodos y técnicas que le permitan representar de manera eficiente los datos para la toma de decisiones.

Proveer fundamentos sólidos y aplicación de analítica digital, estrategias y tácticas. El estudiante aprenderá a evaluar diferentes enfoques en analítica digital y ganará experiencia en la obtención y análisis de grandes sets de datos digitales estructurados y no estructurados. Aprenderá acerca de las herramientas de analítica digital disponibles, como transformar datos en insights y como presentar y comunicar la información basada en datos para la toma de decisión.