Cursos Data Falcon

Campo interdisciplinario que combina estadística, informática y conocimiento del dominio para extraer información valiosa a partir de datos.

Sigue un proceso estructurado (CRISP-DM) que garantiza resultados válidos, reproducibles y accionables a lo largo de seis fases iterativas.

Entender la naturaleza de los datos es fundamental para elegir las técnicas de análisis y visualización adecuadas según su estructura y estadística.

Primer paso en cualquier análisis: resume, organiza y describe las características principales de un conjunto de datos.

La visualización es la herramienta principal para transmitir hallazgos a audiencias tanto técnicas como no técnicas.

Ecosistema de herramientas que cubre todo el ciclo de vida del dato: Python, R, SQL, Jupyter, Git y más.

Oficio analítico centrado en la búsqueda automatizada de patrones y conocimiento oculto en grandes volúmenes de datos.

Diferencia con estadística, SQL, OLAP, Machine Learning y otras disciplinas del ecosistema de datos.

Distinción conceptual entre el marco teórico (Ciencia de Datos) y la ejecución práctica (Minería de Datos).

Clasificación, regresión, clustering, emparejamiento por similitud y otras tareas fundamentales para resolver problemas de negocio.

Directrices sobre mentalidad, preparación de datos, evaluación de modelos y gestión de proyectos de minería de datos.

Práctica de basar decisiones corporativas en análisis de datos en lugar de depender puramente de la intuición o la experiencia.

Descubrimientos (exploratorio) vs. Escala Masiva (predictivo): dos enfoques complementarios para generar valor con datos.

Cómo los sistemas computacionales toman decisiones en milisegundos sin intervención humana, desde banca hasta publicidad online.

Estudio de Tambe sobre cómo la infraestructura tecnológica de Big Data potencia la cultura de datos y la productividad empresarial.