Desarrollá habilidades para trabajar con datos mediante Python, Power BI y modelos de Machine Learning, creando dashboards, procesando grandes volúmenes de información y generando análisis útiles para áreas de tecnología, marketing, finanzas e investigación.
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Modalidad de estudio
Módulo principal, bibliografía recomendada y videos complementarios. Todo disponible para estudiar a tu ritmo.
Cuestionario de 20 preguntas de opción múltiple. Tenés 30 minutos. Se aprueba con 60%. Sin fecha fija — lo rendís cuando estés listo.
Si no aprobás, podés volver a intentarlo después de 24 horas. En el sistema queda registrada la nota del último intento.
Una vez aprobado, obtenés tu certificado digital con validez nacional, emitido por la Fundación Instituto Superior de Enseñanza.
Contenidos
Introducción a Análisis de Datos y Big Data
Importancia en el Contexto Actual
Principios Fundamentales del Análisis de Datos
Métodos de Recopilación de Datos
Proceso de Análisis de Datos
Desafíos y Oportunidades
Tecnologías Emergentes en Big Data
Hadoop y MapReduce
Apache Spark
Bases de Datos NoSQL
Herramientas y Tecnologías para Análisis de Datos**
Herramientas de Visualización de Datos
Introducción a Tableau
Power BI: Visualización Interactiva
Creación de Dashboards Efectivos
Lenguajes de Programación para Análisis de Datos
Python para Análisis Estadístico
Programación Estadística
Integración con Jupyter Notebooks
Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Stream Processing
Apache Kafka
Modelos Estadísticos y Machine Learning
Fundamentos de Estadística Descriptiva e Inferencial
Medidas de Tendencia Central y Dispersión
Intervalos de Confianza
Pruebas de Hipótesis
Tipos de Aprendizaje Automático
Algoritmos Supervisados y No Supervisados
Evaluación de Modelos
Implementación Práctica de Modelos ML
Scikit-Learn en Python
TensorFlow y Keras
Big Data en la Nube
Servicios de Almacenamiento en la Nube
Amazon S3
Google Cloud Storage
Microsoft Azure Blob Storage
Procesamiento de Datos en la Nube
Google BigQuery
Amazon EMR
Desafíos y Consideraciones de Seguridad
Privacidad de Datos en la Nube
Cumplimiento Normativo
Estrategias de Seguridad
Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Conceptos Básicos de Streaming
Arquitecturas de Procesamiento en Tiempo Real
Kafka Streams y Apache Flink
Patrones de Diseño en Streaming
Aplicaciones Prácticas de Procesamiento en Tiempo Real
Análisis de Sentimientos en Redes Sociales
Detección de Anomalías en Datos en Tiempo Real
Implementación de Sistemas de Alerta
Desafíos y Consideraciones en Streaming
Latencia y Escalabilidad
Garantía de Entrega
Monitoreo y Mantenimiento
Integración de Datos y ETL
Conceptos Básicos de ETL (Extract, Transform, Load)
Proceso de Extracción de Datos
Transformaciones de Datos
Carga en Destinos Específicos
Herramientas ETL Populares
Apache NiFi
Talend
Microsoft Azure Data Factory
Estrategias para la Integración de Datos
Data Warehousing
Integración de Datos en Tiempo Real
Visualización Avanzada y Storytelling de Datos
Técnicas de Visualización Avanzada
Visualización 3D
Visualización de Redes
Dashboards Interactivos
Herramientas Avanzadas de Visualización
D3.js para Visualización Personalizada
Plotly y Bokeh
Aplicación de Principios de Diseño
Storytelling de Datos
Creación de Narrativas Efectivas
Uso de Datos para Contar Historias
Impacto en la Toma de Decisiones
Ética y Gobierno de Datos en Análisis de Datos y Big Data
Consideraciones Éticas en el Uso de Datos
Privacidad y Consentimiento
Sesgo en Modelos de Machine Learning
Responsabilidad en el Análisis de Datos
Marco de Gobierno de Datos
Definición de Políticas y Normativas
Gestión de Metadatos
Auditoría y Cumplimiento
¿Es para vos?
✓ Personas interesadas en datos, tecnología, estadística y toma de decisiones basada en información.
✓ Empleados de áreas administrativas, comerciales, financieras o de marketing que quieran incorporar capacidades de análisis y visualización.
✓ Estudiantes y trabajadores que busquen iniciarse en Python, Power BI, Big Data, Machine Learning y procesamiento de información.
✓ Quienes quieran fortalecer su perfil para participar en proyectos donde se recopilan, organizan, interpretan y gestionan datos.
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