Diplomado
Big Data & Data Analytics
En colaboración con el Departamento de Física y Matemáticas. La exposición de la sociedad y sus instituciones a grandes cantidades de datos provenientes de distintas fuentes hace que la analítica de datos sea cada día más importante en tanto técnica para transformar datos crudos en inteligencia, conocimiento, innovación, y valor. En este diplomado introducimos a los participantes a distintas paqueterías computacionales para el mantenimiento, manejo, transformación, y análisis de datos como son Machine Learning, R y Rstudio, y Python. Los guiamos también en la importantísima tarea de comunicar los resultados de sus análisis a través de Microsoft Power BI. Atravesando cinco módulos, este programa es un viaje en la analítica de grandes cantidades e datos aplicable en todos los ámbitos.
Coordinador(a)
Dra. Dominique Annie Celine Brun Battistini

dominique.brun@ibero.mx
 
Perfil de ingreso
Personas interesadas en la ciencia de datos que busquen conocer o perfeccionar su manejo de herramientas computacionales y técnicas analíticas dirigidas tanto a la extracción de información concisa y útil de fuentes de información de distinta naturaleza, como a la comunicación efectiva de dicha información en un ambiente profesional.
 
 
Requisitos de ingreso
Los docentes estarán solicitando utilizar los siguientes softwares:
Postgresql, Power BI, Rstudio, y Python (todos en versiones gratuitas)
 
 
Objetivos
  • Dar al alumnado una introducción a diversas herramientas comunes en la ciencia de datos y el manejo de grandes bases de datos.
  • Facilitar el uso de múltiples herramientas analíticas para un mismo fin generando proyectos complejos y versátiles.
  • Dar al interesado las bases para utilizar bases de datos de distintas fuentes para generar decisiones inteligentes.
  • Facultar al estudiante a diseñar, generar, y mantener bases de datos de cualquier tema.
 
 
Contenido Temático
Módulo 1
Análisis de datos y generación de reportes en Microsoft Power BI
  1. Analítica de datos en el ambiente Microsoft
  2. Preparación de los datos para su análisis
  3. Modelos en Power BI
  4. Visualización de Datos en Power BI
Módulo 2
Análisis de sentimientos usando R
  1. Bienvenidos a R
  2. El paquete rtweet y su puesta en marcha
  3. Análisis de datos de Twitter (X)
  4. Generación de reportes en R
Módulo 3
Análitica de Datos en Python
  1. Introducción al espacio de trabajo Python
  2. Manejo de una tabla en Python
  3. Trabajo con más de una tabla en Python
  4. Representación gráfica de un conjunto de datos
Módulo 4
Análitica de Redes Sociales
  1. Analítica de Redes Sociales
  2. Introducción al Análisis de Datos en texto con Python
  3. Análisis de publicaciones en Twitter (X)
  4. Ciencia de Redes (Grafos)
Módulo 5
Machine Learning
  1. Introducción al aprendizaje de máquina
  2. Datos para machine learning
  3. Tipos de Machine Learning
  4. Evaluando modelos de Machine Learning
  5. Aplicaciones del ML en la vida real

 
Informes

informesdec@ibero.mx
www.diplomados.ibero.mx
 
 
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