Diplomatura en Data Analytics con R y Python
La analítica de datos es el proceso de extraer información de los datos para tomar decisiones. Aprende Data Analytics con R y Python. Se utiliza en una variedad de industrias, tales como las finanzas, la salud y el gobierno.
Aplica el análisis de datos para mejorar la eficiencia operativa de las organizaciones y perfeccionar su modelo de negocio. Permitiendo tomar mejores decisiones al gestionar los riesgos y lograr un crecimiento rentable y sostenible.
Incluye un curso gratis de nivelación con clases en vivo para aquellos estudiantes sin experiencia previa en programación lógica y bases de datos.
Modalidad: Online
Clases interactivas en vivo
Duración: 24 semanas
2 clases en vivo por semana
Precio promocional por transferencia bancaria en 1 pago. Tarjetas de crédito Visa, Master y Amex emitidas por entidades bancarias 6 cuotas de $43.166,66
$199.000,00INSCRIBIRME AHORA
Etapa de Nivelación
Clases en vivo de Programación Lógica + Bases de Datos + Probabilidad y Estadística.
Etapa de Introducción
Clases en vivo de Introducción Conceptual + Introducción a los Lenguajes de Programación + Taller de Programación.
Etapa de Especialización
Clases en vivo teóricas y prácticas sobre las principales librerías, técnicas y herramientas.
¿Qué vas a aprender con nuestro Certificado?
La diplomatura tiene el objetivo de formar Analistas de datos. Ofrecemos un programa académico que te lleva a través de los fundamentos de la analítica de datos, combinando conocimientos teóricos y prácticos.
Aprenderás los conceptos fundamentales del análisis de datos, los principales algoritmos que subyacen en la materia y cómo se aplican estos algoritmos a situaciones de la vida real.
Nuestra diplomatura en Data Analytics con R y Python te ofrece una modalidad de cursada flexible y personalizada. Además de las clases online en vivo todas las semanas, tendrás la libertad de avanzar a tu propio ritmo y elegir el orden en que deseas abordar los temas. No hay necesidad de preocuparte por el tiempo, ya que tendrás un año completo para cursar de forma asincrónica si así lo prefieres.
Además, para brindarte un soporte adicional, contamos con grupos de Telegram donde podrás consultar tus dudas con los docentes y obtener asistencia fuera del horario de clases. Nuestro objetivo es asegurarnos de que tengas todas las herramientas necesarias para tu éxito en el campo de la ciencia de datos. ¡Únete a nuestra diplomatura y descubre una forma flexible y enriquecedora de aprender!
Puedes abonar toda tu diplomatura de un solo pago mediante Transferencia Bancaria, aprovechando el precio promocional que encontrarás en nuestro sitio web. ¡Así podrás dar un gran paso hacia tu futuro de manera conveniente y accesible!
En Argentina, tienes la opción de dividir el costo de tu diplomatura en hasta 6 cómodas cuotas ¡todo gracias a las tarjetas de crédito Visa, MasterCard y American Express emitidas por entidades bancarias! Además, si optas por esta modalidad, ten en cuenta que solo habrá un pequeño recargo del 30% sobre el valor de promoción en 1 pago por transferencia bancaria.
Completa tus datos, selecciona la forma de pago y comienza hoy mismo tu carrera para formarte en data scientist
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Desde el exterior de Argentina son $669 USD y pueden abonar en 3 cuotas sin interés con tarjetas de crédito, débito y dinero en PayPal.
- Estar en primera línea: El curso ha sido diseñado y desarrollado por un equipo de profesionales con amplia experiencia en este campo y te proporcionará las principales herramientas de análisis de datos actuales, como los lenguajes de programación R y Python.
- Certificado de calidad: La Universidad Tecnológica Nacional FFRq ha reconocido la calidad académica de este programa a través de la Resolución Nº 290/20. Los egresados de esta carrera han recibido ofertas de trabajo en empresas privadas, organismos públicos, entre otras prestigiosas organizaciones.
- Trabajar en cualquier sector: Tres clases semanales en directo de la mano de expertos te enseñarán todo sobre algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, cómo utilizar series temporales, técnicas de regresión, minería de textos y big data. Estas aplicaciones se pueden utilizar en múltiples campos.
Presentación de proyecto final y Examen final de la diplomatura. (Mínimo 60 % de respuestas correctas). Autoevaluación recursos de nivelación positiva (opcional).
Clases interactivas
Todas las clases en vivo quedan grabadas a disposición de los estudiantes y no se exige asistencia. También dispones de clases de ediciones anteriores.
Aprende haciendo
Un fuerte componente práctico orientado a proyectos para que aprendas haciendo. Al final de la cursada puedes realizar tus propios proyectos.
Consultas online
Acceso a los tutores por plataformas de mensajería instantánea (Telegram). Se coordinan videollamadas para atender consultas especificas.
Equipo docente
Ignacio Urteaga
MBA en Dirección de Sistemas de Información. Físico, (Tesis en física nuclear) Investigador, Premiado en 2001 por sus trabajos en Ciencia de Datos. Más de 30 años de experiencia docente en Universidades y en la aplicación de Datos y BI como Director, Gerente o Consultor en el ámbito público y privado.
Anahí Romo
Licenciada en Ciencias Físicas de la Universidad de Buenos Aires. Maestría en gestión de la energía en la Universidad Nacional de Lanús. Maestría de energías renovables Universidad Nacional de Salta. Desarrolladora Python.
Nicolás del Frate
Ingeniero Electrónico especializado en Telecomunicaciones (FI-UNLP). PM y Program Manager en Google, para proyectos de USA. Más de 20 años de experiencia laboral, en empresas como Ericsson, MCI-Verizon, Telecom Personal, Avaya, ZTE y Telecentro.
Cesar Procopio
Actuario en Administración
(UBA) Licenciado en Administración.
Maestría en Finanzas (Orientación Cuantitativa, Universidad de San Andrés). Maestría en Data Mining.
Jerónimo Pardo
Licenciatura en Comercio Internacional y Licenciatura en Comercialización en UADE.
Amplios conocimientos en las áreas de Marketing Digital y Community Managment. Especializado en Tecnologías de la Información en UTN y otras universidades en el exterior.
