Aplicar herramientas y estrategias de ciencia de datos, según el análisis de datos que aporta a las organizaciones, empresas, gobiernos e industrias.
| Módulo | Aprendizajes | Contenidos | Horas ELearning |
|---|---|---|---|
| 1 | Reconocer las aplicaciones de los datos en la vida diaria para aplicar estrategias de la ciencia de datos de manera crítica y reflexiva en diversas situaciones. | Módulo 1: Aspectos básicos del análisis de datos: Aplicaciones de los datos en la vida diaria. Diferentes tipos de datos. Evaluación del valor obtenido a través del análisis. | 4 |
| 2 | Identificar métodos y técnicas apropiadas para la recopilación y almacenamiento eficiente de grandes conjuntos de datos. | Módulo 2: Datos masivos y sus posibles beneficios. Flujo de datos a través de la canalización. Almacenamiento de datos masivos | 4 |
| 3 | Distinguir los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático en el contexto empresarial de la ciencia de datos | Módulo 3: Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Realidad y Ficción de la IA. Datos Masivos y Aprendizaje Automático | 6 |
| 4 | Aplicar herramientas y estrategias del análisis de datos para la comprensión de responsabilidades asociadas con diversos roles en el ámbito del análisis de datos. | Módulo 4: Embarcarse en su carrera en análisis de datos. Diferencia entre tipos de roles de análisis de datos. | 6 |