Descripción general
La demanda de profesionales de datos ha aumentado drásticamente en los últimos años. La Ciencia de Datos se clasifica continuamente como una de las profesiones más demandadas y la necesidad de profesionales capacitados para gestionar y aprovechar los conocimientos derivados de los datos es más clara que nunca. El plan de estudios impartido en este Programa de Certificación en Ciencia de Datos está diseñado para satisfacer las crecientes necesidades de los profesionales de datos en todos los niveles.
Este programa abarca una amplia gama de temas en ciencia de datos, incluyendo descubrimiento y predicción basados en datos, ingeniería de datos a gran escala (inspección, limpieza, transformación y modelado de datos), datos estructurados y no estructurados, estadísticas computacionales, reconocimiento de patrones, minería de datos, visualización de datos, bases de datos, SQL, Python y aprendizaje automático.
Perspectivas profesionales
Resumen ocupacional para desarrolladores de software, aplicaciones en los Estados Unidos.
- Empleos: 33,286 (2019)
- Crecimiento proyectado: 18.7% (2019-2029)
- Salario anual: $118k (Salario medio)
Beneficios del programa
- Aprender de expertos de la industria cómo utilizar una combinación de técnicas científicas, artísticas y empresariales para ofrecer nuevos conocimientos e inteligencia competitiva
- Describir las fases del ciclo de vida de la analítica
- Utilizar una variedad de herramientas y técnicas de estadística y ciencias de la computación para analizar datos
- Describir y utilizar las herramientas y tecnologías típicas requeridas para modelar y analizar grandes conjuntos de datos
- Explicar el uso de herramientas típicas para explorar datos (R, STATISTICA, Hadoop, etc.)
- Utilizar una mentalidad inquisitiva de "hacker" para descubrir nuevos significados a partir de datos existentes
- Diseñar, modelar y gestionar bases de datos de manera efectiva
- Describir y utilizar conjuntos de datos no estructurados y estructurados aprovechando herramientas de análisis de texto.
- Definir requisitos, desarrollar una arquitectura e implementar un plan de almacén de datos