Curso de técnicas de análisis y minería de datos en Data Science

• Toma de decisiones informadas: Los datos son una fuente invaluable de información. Al aprender técnicas de análisis, minería y visualización de datos, puedes extraer conocimientos significativos y tomar decisiones más fundamentadas y basadas en evidencia.
• Identificación de patrones y tendencias: Los datos contienen patrones ocultos y tendencias que no siempre son evidentes a simple vista. Al aplicar técnicas de análisis y minería de datos, puedes descubrir relaciones, correlaciones y comportamientos.
• Detección de anomalías y fraudes: El análisis de datos es una herramienta poderosa para identificar anomalías o patrones sospechosos que podrían indicar fraudes o actividades no deseadas.
• Optimización de procesos y eficiencia: El análisis de datos puede ayudar a identificar áreas de mejora en los procesos empresariales y encontrar oportunidades para aumentar la eficiencia y reducir los costos.
• Segmentación y personalización: Las técnicas de análisis y minería de datos permiten segmentar a los clientes en grupos homogéneos con características similares. Esto es útil para realizar campañas de marketing más efectivas, personalizar la experiencia del usuario.
• Para quien quiere aprender desde cero técnicas de análisis.

• Ejecución y desarrollo de un proyecto de Data Science
• Detectar problemas en la preparación de los datos
• Modelos matemáticos para el análisis de datos

Al adquirir estas habilidades, podrías considerar las siguientes salidas: Analista de datos, científico de datos, especialista en Business Intelligence (BI), consultor de datos, especialista en marketing digital, especialista en experiencia de usuario (UX), especialista en investigación de mercado, especialista en operaciones y logística.

• Actividades prácticas desde el minuto 1
• Por cada Unidad habrá un examen tipo test y al final del curso deberá resolverse un caso real