Curso Herramientas de Data Science para la Gestión

Curso de capacitación

En Santiago

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Curso de capacitación

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Lugar

    Santiago

  • Horas lectivas

    16h

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Fechas disponibles

Curso exclusivo para empresas

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados

Información importante

Este curso cuenta con Código SENCE

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Santiago (Metropolitana de Santiago)
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comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Al finalizar el curso, los participantes podran aplicar las funcionalidades básicas del lenguaje, partiendo por la sintaxis básica; el uso de variables, vectores y matrices del software data science con el fin de optimizar la información para la toma de decisiones


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Opiniones

Materias

  • Gestión
  • Ciencias de la información
  • Tecnología de la Información
  • Tecnología Educativa
  • Tecnología e informática
  • Ciencia de datos
  • Ciencias laborales
  • Itil
  • Análisis de datos
  • Análisis estadístico
  • Análisis
  • Análisis técnico
  • Gestión de datos
  • Proyectos
  • Planificación estratégica
  • Planificación
  • Planificación SYSO
  • Planificaevaluaciòn
  • Datamining
  • Datawarehouse

Profesores

Equipo Docente

Equipo Docente

Director

Temario

Objetivos específicos y contenidos:

1. Identificar los conceptos básicos de Data Science
2. Analizar y aplicar las funciones iniciales de R – Data Science
3. Identificar y aplicar vectores y gráficos
4. Aplicar matrices, arreglos y listas
5. Analizar y aplicar estadísticas básicas
6. Identificar y aplicar Factores
7. Analizar y aplicar Data Frames para la gestión de datos
8. Crear e Interpretar Gráficos y sus niveles
9. Distinguir y aplicar las instrucciones y funciones de programación mas recurrentes
10. Identificar y acceder a Paquetes especializados

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