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Introducción

  • ¿Qué es data science / Big data?

  • Introducción a las cuatro partes de la clase.

  • La clase está diseñada para empezar con los temas más fáciles.

Parte A - Business Intelligence (Visualización de datos)

Inicia de conocimientos básicos y termina con conocimientos avanzados. Sin la necesidad de usar código.

  • Fundamentos de Visualización

  • Diseño de Visualización

  • Análisis con Visualización

  • Tableros de mando y historias con Visualización

Metodología

Se enseñan los conceptos básicos; pero toda la clase se basa en la práctica desde analizar el comportamiento de los clientes en la prestación de servicios / ventas hasta como analizar la social media.

Parte B - Conceptos Estadísticos y cuantitativos de data science / Big data con Excel + crear un robot de inteligencia artificial  

Inicia de conocimientos básicos y termina con conocimientos avanzados.

  • Crear el primer robot de Inteligencia artificial para el website que conteste preguntas automáticamente; mejorando el servicio al cliente y disminución de la carga operacional.  (No se necesita saber código de programación)

  • Proceso del análisis de datos

  • Análisis de datos predictivos con estadística.

  • Crear modelos cuantitativos.

Metodología:

Enseñamos como usar Excel para crear poderosas predicciones estadísticas y modelos cuantitativos. 

Parte C -  Inteligencia artificial avanzada y Machine Learning

Aprenda Machine Learning, sin tener conocimientos avanzados en matemáticas y teoría.

  • Conceptos básicos de Machine Learning

  • Supervised learning

  • Unsupervised learning

  • Evaluar su modelo

Metodología:

Enseñamos herramientas de inteligencia artificial y machine learning sin necesidad de saber código. Por ejemplo, entender el comportamiento de los clientes usando algoritmos. 

Parte D - Formatear y limpiar datos con data wrangling

Data wrangling utiliza algoritmos para limpiar y formatear datos. Sin la necesidad de usar código.

  • Limpieza de datos

  • Preparación de datos

  • Crear un flujo automático para la limpieza y preparación de datos

  • Integración con herramientas de machine learning y visualización