Programa de Posgrado en Ciencia de Datos y Análisis de Negocios
Impulsa tu carrera con Ciencia de Datos
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Miles de carreras transformadas
Lakshmi Panchagnula
Especialista en Programas de Agua
El programa es una excelente introducción a la programación y la construcción de modelos, incluso para aquellos sin experiencia en codificación.
Gabriel Arbe
Director de Operaciones, Latinoamérica
Combinación perfecta de contenido relevante, flexibilidad, rigor académico y contenido práctico que me permitió poner todo en práctica inmediatamente en el trabajo.
Aparna Bharath Kumar
Analista de datos
Gran experiencia de aprendizaje y definitivamente lo recomendaría a cualquiera que esté buscando un programa perfecto.
Kati Laev
Administrador de servicio al cliente
Me dio la confianza de que estoy en el mismo nivel de conocimiento que aquellos que han estado trabajando como científico de datos durante años.
Osama Salem
Gerente sénior de aplicaciones
El curso de DSBA me ayudó a adquirir las habilidades que puedo usar en mi trabajo.
Ndohnwi A Moma
Consultor Senior - Especialista en Entrega de Proyectos
Pude obtener un conocimiento profundo incluso sin conocimiento o experiencia previa
Renato Barroco
Analista de Investigación / Trader Independiente
El curso me ayudó a darme una idea de si puedo pasar de finanzas a ciencia de datos.
Sudarshan Murali
Líder de analista de negocios sénior
Este programa me ayudó a obtener la combinación correcta de habilidades técnicas y fundamentales para desempeñar mejor mi función.
Naeem Sufi
Desarrollador sénior de enfoque web
Se lo recomendaría a cualquier persona interesada en mejorar sus habilidades o comenzar una nueva carrera.
Prepárate para la industria con Apoyo Profesional
Interacciones 1:1 con expertos de la industria
Revisión de currículum y perfil de LinkedIn
Consejos para preparación de entrevistas
Creación de portafolio digital
Por qué elegir nuestro programa en ciencia de datos
Conecta con profesionales de la región
Conoce a otros estudiantes de ciencia de datos en las microclases y crece tu red profesional
CONOCE EL PERFIL DE ALUMNOS
Mentoría en línea con expertos cada semana
Obtén la guía en los más de 8 proyectos prácticos del programa en las sesiones de cada fin de semana con expertos de la industria
VER EXPERIENCIA
Apoyo durante el programa
Te ayudamos a mantener la motivación a lo alto durante todo el programa. Obtén apoyo académico y no académico de parte de un Coordinador de Programa
Proyectos y habilidades relevantes para la industria
Aprende a profundidad Python, visualización de datos, técnicas de agrupación y muchas otras habilidades buscadas por empresas y reclutadores
VER PLAN DE ESTUDIOS
Obtén un Certificado de la Universidad de Texas en Austin
Muestra tu certificado de finalización de la Universidad de Austin en Texas en tu currículum
#3 MS - Business Analytics, por QS World University Rankings, 2022
#6 Educación ejecutiva - Programas personalizados, Financial Times, 2022
Para cualquier comentario y consulta sobre el programa, comuníquese con nosotros a dsba-es.utaustin@mygreatlearning.com
Plan de estudios
El plan de estudios ha sido diseñado por profesores de la Escuela de Negocios McCombs de la Universidad de Texas en Austin.
+225 horas
Contenido de aprendizaje
+9
Lenguajes y herramientas
El módulo “Fundamentos” te proporcionará las bases de la Estadística, Python y los conocimientos empresariales específicos sobre las cuales se construye el resto del curso. Los conceptos que aprendas en este módulo, permanecerán contigo a lo largo de tu carrera: esta será tu introducción al mundo de la Ciencia de Datos y terminarás empleando los conceptos de la disciplina.
- Principios Básicos de Programación
En este módulo te brindaremos una introducción a los conceptos básicos de programación. La programación se refiere a un conjunto de instrucciones dadas a una computadora para ejecutar tareas específicas. - Introducción a Python
En este módulo te brindaremos una introducción a los conceptos básicos de programación de Python y sus aspectos fundamentales, como la sintaxis.
En este módulo aprenderás temas fundamentales, como conceptos de Programación y Phyton que te serán de utilidad al momento de iniciar el curso de Ciencia de Datos y Análisis de Negocios.
4 cuestionarios
1 proyecto
8 estudios monográficos
- Introducción a la Programación con Python
- NumPy, Pandas
- Análisis Exploratorio de Datos
- Matplotlib, Seaborn
4 cuestionarios
1 proyecto
8 estudios monográficos
Desarrolla las habilidades básicas para el análisis de datos con Python, tales como importar, leer, manipular y visualizar datos. Python es un lenguaje fundamental, pues se emplea en todos los dominios.
Python es un lenguaje de programación interpretativo de alto nivel, ampliamente utilizado por muchas empresas en todo el mundo. Tiene una sintaxis sencilla y fácil de aprender que resalta la legibilidad del código. En este módulo, trabajarás con la sintaxis de Python y ejecutarás tu primer código utilizando los fundamentos básicos de Python.
NumPy es un paquete de Python diseñado para la programación científica. Con este programa puedes trabajar con matrices, objetos multidimensionales en matrices, objetos derivados (como los masked arrays y matrices), etc. Pandas es una biblioteca de código abierto rápida, potente, flexible y fácil de usar pensada para analizar y manipular datos. Este módulo te acercará a la exploración de conjuntos de datos utilizando Pandas y NumPy.
El Análisis Exploratorio de Datos, o EDA por sus siglas en inglés, es esencialmente un tipo de narración para los estadistas. Nos permite descubrir patrones y conocimientos, a menudo con métodos visuales, dentro de los datos. Este módulo te proporcionará una visión detallada de EDA en Python y de las herramientas de visualización.
Matplotlib es una biblioteca pensada para crear visualizaciones estáticas e interactivas, mientras que Seaborn es una biblioteca de visualización de datos en Python basada en Matplotlib. Este módulo te proporcionará un estudio exhaustivo sobre la exploración de conjuntos de datos utilizando Matplotlib y Seaborn.
2 cuestionarios
1 proyecto
8 estudios monográficos
- Probabilidad y Distribuciones de Probabilidad
La probabilidad es una herramienta matemática que permite estudiar la aleatoriedad, entendida como la probabilidad de que se produzca un evento durante un experimento aleatorio. Se le denomina Distribución de Probabilidad a una función estadística en la que una variable aleatoria toma todos los valores probables y los reporta dentro de un rango específico. Este módulo te enseñará lo que son la Probabilidad y las Distribuciones de Probabilidad. También conocerás varios tipos de Distribuciones de Probabilidad como la Binomial, la de Poisson y la Normal. - Distribución Muestral y Teorema del Límite Central
La distribución muestral se refiere a los datos estadísticos obtenidos a partir de numerosas muestras extraídas de una población específica. El Teorema Central del Límite (CLT, por sus siglas en inglés) se utiliza para estimar una distribución normal. - Contraste de Hipótesis y Errores Asociados
El Contraste de Hipótesis supone un procedimiento de Aprendizaje Estadístico necesario para realizar experimentos basados en los datos observados/encuestados. Este módulo te proporcionará una comprensión más profunda sobre las Pruebas de Hipótesis y los Errores Asociados. - ANOVA y la Prueba Chi al cuadrado
La Prueba Chi al cuadrado es un método de Contraste de Hipótesis utilizado en la estadística en el cual se puede medir cómo se compara un modelo con los datos reales observados/encuestados. El análisis de la varianza, también conocido como ANOVA por sus siglas en inglés, es una técnica estadística utilizada en la inteligencia artificial y en el Aprendizaje Automático. Se pueden dividir los datos de la varianza observada en varios componentes para su análisis y pruebas posteriores utilizando ANOVA. Este módulo te enseñará a identificar las diferencias significativas entre las medias de dos o más grupos.
2 cuestionarios
1 proyecto
8 estudios monográficos
Ahora que dominas el lenguaje especializado, también queremos presentarte la Estadística Empresarial y las funciones matemáticas. Te ayudaremos a comprender el papel de la estadística en la toma de decisiones dentro de las organizaciones, a conocer sus herramientas más utilizadas y a resolver problemas empresariales mediante el análisis, la interpretación de datos y los experimentos.
3 cuestionarios
1 proyecto
- Principios Básicos de Diseño con Tableau
Tableau es una herramienta de visualización de datos que se utiliza ampliamente para resolver problemas. En este módulo, aprenderás sobre Tableau y sus principios básicos de diseño. - Creación de Visualizaciones con Tableau
Este módulo te guiará en la creación de visualizaciones utilizando Tableau en varias fuentes de datos de los dominios. - Visualizaciones Narrativas
En este módulo, aprenderás a crear visualizaciones que cuenten historias llamativas utilizando formas creativas. Esta sesión es un tutorial muy interesante sobre el arte de la narrativa a través de los datos.
3 cuestionarios
1 proyecto
Este módulo se centra en Tableau y te ayudará a dominar la visualización de datos. Conoce los principios básicos para transmitir eficazmente la información a los usuarios de la empresa a través de infografías. Aprende a reconocer las características visuales de los datos, a elegir los mecanismos de visualización apropiados y a transformar los datos en información procesable a través de la Visualización de Datos con Tableau.
Este módulo te permitirá adquirir una base sólida sobre las técnicas más utilizadas dentro de la analítica empresarial y de la ciencia de datos para que puedas abordar cualquier problema empresarial con facilidad. Al llegar a esta etapa, ya tendrás una visión general sobre lo que viene y empezarás a dominar cada una de las técnicas.
2 cuestionarios
1 proyecto
4 estudios monográficos
- Preparación de los Datos para el Modelado
El modelado es una técnica para entrenar a tu modelo de Aprendizaje Supervisado para la predicción de etiquetas a partir de las características, afinándolo para fines comerciales y validándolo en datos retenidos (holdout data). - Regresión Lineal - Regresión Lineal Simple, Regresión Lineal Múltiple, Bondad de Ajuste, Medidas de Ajuste
La Regresión Lineal es uno de los algoritmos de Aprendizaje Supervisado más populares dentro del análisis predictivo, ya que produce los mejores resultados. Con esta técnica se puede asumir una relación lineal entre la variable independiente y la dependiente. En este módulo, conocerás todos los conceptos de la Regresión Lineal, como la Regresión Lineal Múltiple, la Bondad del Ajuste y las Medidas de Ajuste de la Regresión.
2 cuestionarios
1 proyecto
4 estudios monográficos
Explora los fundamentos del Aprendizaje Supervisado, sus conceptos clave y sus tipos. También aprenderás a pre-procesar los datos para prepararlos para el modelado.
2 cuestionarios
1 proyecto
4 estudios monográficos
- Regresión Logística
La Regresión Logística es también uno de los algoritmos más populares del Aprendizaje Supervisado, como la Regresión Lineal. Es un algoritmo de clasificación simple donde se pueden predecir las variables dependientes categóricas con la ayuda de las variables independientes. En este módulo se abarcarán todos los conceptos de la Regresión Logística. - Árboles de Decisión
Un Árbol de Decisión es un algoritmo de Aprendizaje Supervisado que se utiliza tanto para problemas de clasificación como de regresión. Es una estructura jerárquica en la que los nodos internos indican las características del conjunto de datos, las ramas representan las reglas de decisión y cada nodo hoja indica el resultado. En este módulo se tratarán todos los conceptos de los Árboles de Decisión. - Evaluación de Modelos de Clasificación, ROC y AUC
La curva ROC (Receiver Operating Characteristic) es un gráfico que muestra el rendimiento de un modelo de clasificación en todos los umbrales de clasificación. La curva AUC (Area Under the Curve) se utiliza para medir toda el área bidimensional bajo la curva ROC. Este módulo te enseñará a evaluar las curvas ROC y AUC.
2 cuestionarios
1 proyecto
4 estudios monográficos
Conoce los marcos conceptuales para la construcción de modelos de clasificación con el fin de realizar predicciones precisas dentro de contextos empresariales a través de enfoques populares de Aprendizaje Automático como lo son la Regresión Logística y los Árboles de Decisión.
2 cuestionarios
1 proyecto
4 estudios monográficos
- Métodos Ensemble – Bagging, Boosting y Stacking
En este módulo, podrás estudiar varios Métodos Ensemble cruciales como lo son Bagging, Boosting y Stacking. Aquí podrás mejorar la estabilidad y precisión de los algoritmos del Aprendizaje Automático, convertirlos en una clasificación robusta, etc. - Random Forest (Bosque Aleatorio)
Random Forest es un popular algoritmo de Aprendizaje Supervisado. Como su nombre lo indica, consiste en varios árboles de decisión dentro de los subconjuntos de datos proporcionados. Posteriormente, calcula la media para mejorar la precisión predictiva del conjunto de datos. Aquí aprenderás a implementar los Random Forests en el Aprendizaje Automático.. - AdaBoost, GBM, XGM, XGBM
Este módulo te proporcionará un mejor conocimiento sobre las varias técnicas ensemble de boosting como AdaBoost (Adaptive Boosting), GBM (Gradient Boosting Machine), XGM (Extreme Gradient Machine) y XGBM (Extreme Gradient Boosting Machine).
2 cuestionarios
1 proyecto
4 estudios monográficos
Ahora podemos subir de nivel con la introducción de las Técnicas Ensemble. Los Métodos Ensemble ayudan a mejorar el rendimiento predictivo de los modelos de Aprendizaje Automático. En el siguiente módulo del curso, aprenderás sobre los Métodos Ensemble como el ‘Random Forest’ (Bosque aleatorio) el cual combina varias técnicas de Aprendizaje Automático en un modelo predictivo para disminuir la varianza, el sesgo, o mejorar las predicciones.
2 cuestionarios
1 proyecto
4 estudios monográficos
- Feature Engineering (Ingeniería de Rasgos)
- Muestreo y SMOTE, Regularización
El muestreo es un proceso que permite recuperar información sobre una determinada población basándose en la estadística. SMOTE son las siglas de Synthetic Minority Oversampling Technique (técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas), la cual sirve para aumentar el total de casos de un conjunto de datos de forma equilibrada. La regularización se utiliza para modificar tus modelos de Aprendizaje Automático para evitar el sobreajuste y crear una solución óptima. En esta lección, se tratarán todos los fundamentos del Muestreo, SMOTE y la Regularización. - Pipelining
- Medidas de Rendimiento del Modelo
Este módulo te enseñará a optimizar el rendimiento de tus modelos de Aprendizaje Automático con la ayuda de las métricas de evaluación de modelos.
2 cuestionarios
1 proyecto
4 estudios monográficos
A estas alturas del programa, ya te sentirás cómodo con los modelos. Ahora aprenderemos a diseñarlos y acentuarlos. La construcción de modelos es un proceso iterativo. El empleo de técnicas de Feature Engineering, junto con un cuidadoso ejercicio de selección de modelos, ayuda a mejorar el modelo. Además, el afinamiento de modelos (Model Tuning) es un paso importante para llegar al mejor resultado posible. En este módulo se describen los pasos y procesos relacionados con ellos.
Feature engineering (la ingeniería de características) es el proceso de transformación de los datos desde su estado bruto hasta un estado en el que son adecuados para el modelado. En este módulo aprenderás los diferentes pasos involucrados en la ingeniería de características.
Este módulo te entrenará en la automatización del proceso laboral del aprendizaje automático usando pipelining o canalización.
2 cuestionarios
1 proyecto
4 estudios monográficos
- Clustering K-Means (Agrupamiento K-medias)
- Clustering o Agrupamiento Jerárquico
El Agrupamiento Jerárquico (Hierarchical Clustering) es otra popular técnica o algoritmo de Aprendizaje No Supervisado, similar al Clustering de K-Means, que se utiliza para construir una estructura jerárquica o arbórea de clústeres. Por ejemplo, se puede combinar una lista de conjuntos de datos no etiquetados dentro de un clúster de la estructura jerárquica. En este módulo se ahondará en las bases del Agrupamiento Jerárquico..
2 cuestionarios
1 proyecto
4 estudios monográficos
El Aprendizaje No Supervisado encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos. En este curso, aprenderás sobre las técnicas de clustering más utilizadas, como K-Means Clustering y los Agrupamientos Jerárquicos.
El clustering de K-Means es un algoritmo popular de Aprendizaje No Supervisado que se utiliza para resolver los problemas de clustering dentro del Aprendizaje Automático. Aquí descubrirás cómo funciona el algoritmo para después ejecutarlo. Este módulo te enseñará el funcionamiento del algoritmo y cómo implementarlo.
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1 estudio monográfico
- Introducción a las Series Temporales
El análisis de Series temporales consiste en métodos de análisis de datos que se utilizan para extraer estadísticas e información relevante. También, se usa para predecir valores futuros basados en valores estudiados previamente. - Estacionalidad
Es una característica de las series temporales en la que los datos experimentan variaciones de manera regular, por ejemplo, semanal, mensual o trimestralmente. Cualquier cambio o patrón predecible que se repite durante un año se considera Estacionalidad. - Descomposición
Es una técnica de pronóstico que deconstruye series temporales en varios componentes. Después, utiliza dichos componentes para crear una predicción que es más precisa que cualquier línea de tendencia.
1 proyecto
1 estudio monográfico
El análisis de Series temporales se utiliza en problemas de predicción que involucran tiempo. En este módulo aprenderás las bases del análisis de series temporales en Python y sus aplicaciones en el contexto empresarial.
Te ayudaremos a entender la grandeza de la ciencia de datos y cómo se usa, junto con el análisis de negocios, para resolver problemas en diversos campos.
- Descripción general de ChatGPT y OpenAI
- Cronología de la PNL y la IA generativa
- Marcos para entender ChatGPT y IA generativa
- Implicaciones para el trabajo, los negocios y la educación
- Modalidades de salida y limitaciones
- Roles comerciales para aprovechar ChatGPT
- Ingeniería inmediata para el ajuste fino de las salidas
- Demostración práctica y sección extra sobre RLHF
Obtén una comprensión de qué es ChatGPT y cómo funciona, además de profundizar en las implicaciones de ChatGPT para el trabajo, los negocios y la educación. Además, aprende sobre ingeniería rápida y cómo se puede usar para ajustar salidas para casos de uso específicos.
Este programa de Ciencia de Datos y Análisis de Negocios te ayudará a construir tu currículum profesional y a refinar tu perfil de LinkedIn a lo largo de tu carrera. El programa también llevará a cabo entrevistas simuladas para reforzar y cultivar tu confianza para tus entrevistas profesionales. El programa también te otorgará asesoría personalizada, así como el diseño de tu portafolio electrónico de la mano de expertos del sector, y te guiará a través de una feria de empleo.
Obtén un Certificado de Posgrado de Ciencia de Datos y Análisis de Negocios de la Universidad de Texas en Austin. Su exhaustivo plan de estudios te convertirá en un profesional altamente cualificado en la ciencia de datos y analítica empresarial. Te ayudará a conseguir un empleo en las principales empresas del mundo.
Lenguajes y herramientas cubiertos en el programa
Proyectos prácticos
Trabaja con conjuntos de datos de la industria
+1000
Proyectos completados
+22
Campos laborales
Nuestros profesores y mentores
Aprende de destacados académicos en el campo de la ciencia e ingeniería de datos y varios profesionales experimentados de la industria de las organizaciones más reconocidas a nivel mundial.
+20
Profesores
+2500
Mentores de la industria
Dr. Kumar Muthuraman
Director de la Facultad, Centro de Investigación y Análisis
Dr. Dan Mitchell
Profesor Asistente Clínico
Dr. Abhinanda Sarkar
Director de la Facultad, Great Learning
Prof. Raghavshyam Ramamurthy
Experto en la industria de visualización
Mr. R Vivekanand
Director de operaciones
Mentores expertos de las organizaciones más reconocidas
Prabhat Bhattarai
Científico de datos
Nikhila Kambalapalli
Consultora en ciencia de datos
Srihari Nagarajan
Científico de datos sénior
Olayinka Fadahunsi
Jefe de ciencia e ingeniería de datos
Bridget
Ingeniera sénior de aprendizaje automático
Anis Sharafoddini
Líder de ciencia de datos
Avinash Ramyead
Investigador cuantitativo sénior UX / científico de datos / científico del comportamiento
Edward Krueger
Científico de datos principal y dueño
Paolo Esquivel
Científico de datos sénior
Michael Keith
Gerente de analítica
Mohit Jain
Científico de datos principal
Nuestros mentores
Vinicio de Sola
Científico de Datos Sénior
Aspen Capital (EE.UU)
Jabes RiveraA
Ingeniero Sénior de Aprendizaje Automático
Clivi Health (México)
Daniel Montaño
Gerente de Ciencia de Datos
Coppel (México)
Juan Carlos Medina
Científico de Datos Sénior
Nubank (México)
Testimonios de Alumnos
He hecho un programa antes con una universidad diferente y no sentí que hubiera tanta interacción como me hubiera gustado. Así que identifiqué algunas cosas que me gustaría tener en un programa, como sesiones de tutoría con un experto del área lo cual te permite interactuar como si estuvieras en el campus.
Aziz Elbahri
Gerente, Administración de Atención al Cliente, American Airlines (Estados Unidos)
“Es muy corto, pero al mismo tiempo cubre todo con un contexto de dominio del mundo real detrás de cada uno de los casos y proyectos y, al hacerlo, te brindan todos los materiales para ayudarte en tu aprendizaje.
Yuedong Lu
Director de relación con clientes y crecimiento, Fractal Analytics (Estados Unidos)
La ventaja de aprender por tu cuenta es que puedes reproducir y parar. Me gustó ese aspecto en el que podía controlar cómo digería cada una de las clases.
Sarah Bittner
Agente de patentes, Montgomery McCracken Walker & Rhoads LLP (Estados Unidos)
Las características más útiles del programa son las sesiones de mentoría y los proyectos individuales. Sentí que ponía todo junto y lo usaba en un caso de negocio y eso fue muy útil para mí.
Monica Suarez
Ex Fundador, Arewa (Estados Unidos)
Mis dos mayores logros han sido mi hijo y luego Great Learning. El programa ha sido increíble y todos, desde la oficina del programa, los profesores hasta los mentores, me brindaron un gran apoyo y me ayudaron a lograr mis objetivos profesionales y personales.
Shamelle Chotoki
Analista GSI, Western Union (Estados Unidos)
Este programa es un gran comienzo para cualquier persona, independientemente de su profesión o su nivel de experiencia en programación. Todas las clases grabadas, las sesiones de mentoría en vivo, las tareas, los proyectos, todo te brinda mucha confianza para desarrollar una carrera en ciencia de datos.
Indu Chanchal Polpaya
Investigador Postdoctoral Asociado, Lehigh University (Estados Unidos)
Me encantó el curso porque realmente me llevó a un mundo completamente nuevo. Estoy muy contenta con mis resultados en el curso y eso fue realmente gracias a los increíbles mentores y profesores y, por supuesto, a la coordinación del programa.
Leanne Da Cerca
Gerente sénior de grupo, MTN (Sudáfrica)
Lo que Heena [Coordinadora de Programa] nos brinda, especialmente a mí, es el apoyo que no recibí de ningún otro curso en línea. Agradezco los mensajes constantes y el control constante sobre nosotros, cómo está nuestro progreso o cualquier otra inquietud que tengamos.
Fermar B Talosig
Ingeniero asociado sénior, NetLink Trust (Singapur)
Si estás interesado en aprender ciencia de datos y analítica empresarial a tu propio tiempo y ritmo, este es un gran programa. Lo recomiendo porque es un curso que comienza desde lo básico y luego se desarrolla paso a paso para llegar a la información más avanzada sobre los datos.
Sudha Aluri
Gerente de soporte de información compartida, Freddie Mac (Estados Unidos)
Me gusta la estructura del programa, ya que combina toda la teoría, práctica y casos de estudio. Este programa es muy recomendable ya que te brinda las herramientas para abordar la resolución de problemas de manera eficiente.
Flor de María Gómez Esparza
Ex-Líder de Compensaciones, Pemex (México)
La forma en que el Coordinador de Programa se explica, despejando dudas en lo posible e incluso animando, es increíble. Muchas gracias por darnos el tiempo para enseñarnos y ayudarnos en este viaje.
Moeti Manoto
Gerente de servicio, Openserve (Sudáfrica)
En el hackathon de este programa, lo primero es que he aprendido velocidad. A partir del mismo conjunto de datos, trabajar diferentes modelos y probarlos fue algo nuevo.
Sruthi Boojala
Ingeniero de software, TEKsystems Global Services India Pvt. Ltd (Singapur)
Lo más importante que pensé de este programa es que es una muy buena combinación de ciencia de datos y analítica empresarial. Cada semana tienes un cuestionario, basado en el tema que se cubrió, esto es un proceso de aprendizaje riguroso. Así que esto en realidad es muy útil para aprender y ponerse en contacto con el área
Mohammad Tahmid Bari
Analista de datos II, Expeditors Singapore Pte Ltd. (Bangladesh)
Fue un placer tratar con todos, desde los coordinadores hasta los mentores. Un agradecimiento especial a los doctores que han brindado información valiosa sobre ciencia de datos y analítica empresarial
Mohamed Shafik Sabry
Arquitecto de soluciones, GBM - IBM (Emiratos Árabes Unidos)
Gracias por cómo se nos impartió el conocimiento. Gracias por todo el tiempo que se dedica, los recursos, los esfuerzos que brindan para garantizar que tengamos una comprensión completa de todo lo que nos transmite, es realmente apreciado.
Seun Lawal Anako
Gerente Sénior, Cumplimiento Comercial, American Tower Company (Nigeria)
Es bastante interesante porque puedo ver mi desempeño y también el de otros. La competencia es una especie de motivación para mí para trabajar mejor y ver si puedo vencer a los demás.
Low Yu Ning
Ingeniero de producto, Micron Semiconductor (Singapur)
Es bastante motivador ver tu nombre en la clasificación del hackathon. Mi recomendación es no pensar demasiado en el modelo, si no pensar en los datos. La limpieza de los datos y la comprensión de los mismos es lo más importante.
Sharat Kishore
Capacitación y desarrollo: instructor técnico, Schlumberger (EAU)
Cuota del programa
Desde 542 USD mensuales
Cuota del programa: 3,800 USD
*Se pueden aplicar impuestos
Paga con plazos diferidos
RecomendadoPagos mínimos de 542 USD mensuales
Por 7 meses
Pago por adelantado y referencia
3,600 USD
3,650 USD
Beneficios de aprender con nosotros
- Contenido de alta calidad
- +8 proyectos prácticos
- Aprendizaje guiado en vivo en microclases
- Resolución de dudas por expertos de la industria
- Webinars en vivo por parte de la facultad de UT Austin
- Servicios de apoyo para tu carrera
Estoy muy contento de haberme inscrito en el programa. Definitivamente obtuve lo que quería del programa y lo recomiendo enfáticamente.
Javier R. Olaechea
Asesor de integración de soluciones de datos, ExxonMobil
Proceso de aplicación
Completa el formato de aplicación
Comienza tu aplicación llenando el formato de aplicación en línea
Proceso de entrevista
Ten una llamada de evaluación con la oficina de admisiones
Únete al programa
De ser uno de los pocos candidatos seleccionados, recibirás una Carta Oferta. Asegura tu lugar cubriendo la cuota de admisión
Próxima fecha límite de aplicación
Las admisiones se cierran una vez que se inscriba el número requerido de participantes para la próxima edición. Aplica lo antes posible para asegurar tu lugar.
Fecha límite: 26.° de Diciembre de 2024
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Ponte en contacto con nosotros
Esperamos que hayas tenido una buena experiencia con nosotros. Si no has recibido una respuesta satisfactoria a tus dudas o tienes algún otro problema, envíanos un correo electrónico a
help@mygreatlearning.comFecha de inicio de la siguiente edición
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Frequently Asked Questions
No, el PGP-DSBA-ES es un programa profesional en línea certificado ofertado por la McCombs School of Business en colaboración con Great Learning. Al no ser un programa de tiempo completo por parte de la universidad, no hay hojas de calificaciones o transcripts de este programa por parte de la Universidad. Recibirás calificaciones en cada entregable para calificar tu comprensión y en cada módulo para determinar tu elegibilidad para el certificado.
Al completar exitosamente el programa, es decir, al completar todos los módulos bajo las pautas de elegibilidad del certificado, obtendrás un Certificado de Finalización por parte de la McCombs School of Business de la Universidad de Texas en Austin.
Cada semana incluye entre 2-3 horas de clases grabadas y 2 horas de sesiones de aprendizaje guiado cada fin de semana, lo que incluye aplicaciones prácticas y resolución de problemas. El programa también requiere de alrededor de una hora para la elaboración de ejercicios prácticos y entregables cada semana. Adicionalmente, y dependiendo de tu experiencia, debes esperar invertir entre 2 a 4 horas para autoestudio y práctica. Todo esto suma un requerimiento de entre 8 a 10 horas semanales.
El plan de estudios del PGP-DSBA-ES ha sido diseñado en colaboración con la Universidad de Texas en Austin. Las clases y contenido del programa son elaborados por profesores de la Universidad de Texas en Austin, Great Learning y otros científicos de datos y analistas expertos. Los proyectos integradores son aprobados por profesores de la Universidad de Texas en Austin.
Al completar exitosamente el programa, los participantes obtienen un certificado de finalización por parte de la Universidad de Texas en Austin.
La McCombs School of Business de la Universidad de Texas en Austin se encuentra en el sexto lugar mundial según el QS Business Analytics Ranking, 2021.
- Python
- Tableau
Nuestros mentores de la industria trabajan con algunas de las principales organizaciones del mundo como Microsoft, Google, Aspen Capital, McKinsey, Boeing, HSBC, Citi Group, etc.
Los participantes realizan diversos proyectos prácticos en predicción de series de tiempo, modelos predictivos, estadística avanzada, evaluación de estimación e hipótesis y minería de datos, además de la posibilidad de realizar un proyecto integrador al final del programa que requiere el uso de todos los conceptos aprendidos durante cada uno de los módulos.
El PGP-DSBA-ES es un programa holístico y riguroso que sigue un esquema continuo de evaluación. Exámenes rápidos, evaluación y proyectos de aprendizaje experimental nos ayudan a evaluar la comprensión de cada candidato sobre los conceptos aprendidos.
Creemos en el aprendizaje contínuo y por ello, todo el material en término de clases y lecturas estará disponible hasta por tres años después de haber completado el programa en Ciencia de Datos y Análisis de Negocios.
Todo el material de aprendizaje requerido se brindará en línea a los candidatos a través de nuestra plataforma (Learning Management System LMS)
Sí. Al completar exitosamente el programa, los participantes obtendrán su Certificado de la Universidad de Texas en Austin - Educación Ejecutiva.
Sí. El programa se realiza usando contenido grabado realizado por académicos y profesionales de la industria, mientras que las sesiones en vivo de aprendizaje guiado se realizan en línea en microclases de entre 10 a 15 estudiantes. Todos los proyectos, cuestionarios y evaluaciones también se realizan en línea
El principal objetivo del programa es ayudarte a prepararte para una carrera en el área. Comprendiendo la importancia de ganar credibilidad, conocimiento y un portafolio de trabajo para conseguir un trabajo, hemos trabajado para diseñar un programa que te ayude a destacar en todos estos frentes.
El certificado de la Universidad de Texas en Austin te dará la credibilidad y reconocimiento en la industria global.
El contenido grabado por profesores de la Universidad de Texas en Austin y el aprendizaje práctico te equiparán con el conocimiento para triunfar.
Los proyectos que completes se sumarán a tu portafolio de trabajo y se incluirán en tu portafolio digital que podrás compartir.
La interacción con practicantes y otros aspirantes te ayudará a crear tu propia red de profesionales en el área.
Además, el programa brinda sesiones de asesoramiento de carrera con profesionales de la industria y apoyo para el desarrollo de habilidades para la búsqueda de empleo como son la revisión de curriculum, revisión de perfil de LinkedIn, preparación para entrevistas y otros.
Los participantes son guiados a través de un método de aprendizaje único que ocurre durante las microclases de 10 a 15 estudiantes y conducidas por un mentor con experiencia relevante en la industria. Estas son sesiones en vivo de dos vías, con interacción por medio de audio y video que ocurren durante los fines de semana.
El programa PGP-DSBA -ES es único en los siguientes aspectos:
- Aprendizaje guiado personalizado en pequeños grupos de hasta 15 estudiantes
- Trata a profundidad temas relevantes para la industria, con aplicaciones prácticas y casos de estudio
- Brinda exposición práctica a herramientas como Python, Tableau y Excel Avanzado. También brinda bases de datos
- Proyectos de aprendizaje experimental al final de cada módulo que permiten a los candidatos aplicar su conocimiento a problemas de negocio del mundo real
- Sesiones interactivas en vivo con expertos de la industria y mentores que brindan conocimiento actual de la industria
- Su formato en línea lo hace conveniente para profesionales que trabajar ya que pueden tomar control de sus tiempos de estudio y aclarar sus dudas sin dejar de lado sus trabajos o mientras viajan por negocios
Hay muchas industrias que ya están empleando la ciencia de datos y el análisis empresarial debido a los increíbles beneficios que ofrecen. La lista de industrias que emplean la ciencia de datos y la analítica empresarial está aumentando aceleradamente. Teniendo esto en cuenta, la demanda de cursos en línea de ciencia de datos y analítica empresarial también aumenta día a día, ya que muchos aspiran a ingresar en estas áreas laborales.
Corporativos y empresas
La ciencia de datos y el análisis empresarial se emplean para encontrar las mejores soluciones comerciales y resolver problemas comerciales complejos. La ciencia de datos y el análisis empresarial se están aplicando rápidamente en las empresas, ya que se observa que brindan grandes beneficios, como predecir resultados más precisos, evaluar las decisiones comerciales, formular estrategias comerciales efectivas, aprovechar los datos y más.
Agricultura
La ciencia de datos y el análisis de negocios están ayudando a los agricultores ofreciéndoles muchos beneficios, como la predicción del clima, el análisis del suelo, el control de plagas, la detección de enfermedades, la recomendación de los mejores fertilizantes y más.
Industria Gaming
La ciencia de datos y la analítica empresarial se aplican en el diseño de juegos. Estas tecnologías están ayudando a los diseñadores a diseñar juegos que mantienen al usuario comprometido y entusiasmado. Los algoritmos de ciencia de datos estudian los movimientos del usuario y ofrecen una dura competencia que hace que el juego sea más emocionante.
Robótica
La ciencia de datos y el análisis de negocios se emplean en el diseño de robots. Las herramientas y técnicas de estas industrias se aplican para crear robots más inteligentes. Dado que la ciencia de datos se utiliza en inteligencia artificial y aprendizaje automático, se encuentra en la brecha para diseñar muchas innovaciones tecnológicas.
Además de las industrias mencionadas anteriormente, estas tecnologías también se utilizan en muchas otras industrias, como el comercio electrónico, el sector financiero, la educación, el cuidado de la salud y más.
Aunque existen muchos, a continuación se presentan algunos atributos que convierten a la ciencia de datos en el mejor dominio tecnológico para trabajar.
1. La ciencia de datos y el análisis empresarial tienen una gran demanda
La ciencia de datos y el análisis de negocios son los dos dominios que tienen una gran demanda. Aunque muchas industrias están adaptando la ciencia de datos y el análisis empresarial a un ritmo acelerado, existe un aumento significativo en la demanda de estas tecnologías. Esto es aún mayor en regiones como Latinoamérica en donde aún no se alcanza el nivel de implementación de otras regiones.
2. Ofrece los puestos profesionales mejor pagados
Los puestos de trabajo que se ofrecen en estos dominios se consideran de gran prestigio. También se observa que estos roles laborales son algunos de los mejor pagados en toda la región latinoamericana y en otras como EE.UU. y Europa..
3. Un alcance enorme
La ciencia de datos y el análisis de negocios son tecnologías que no se limitan al sector TI. La ciencia de datos y el análisis empresarial han sido adoptados por la mayoría de las industrias, como la atención médica, el gamming, las redes sociales, el marketing digital, la agricultura y muchas más.
4. Los dominios más seguros.
A pesar de que vivimos en un mundo donde las actualizaciones tecnológicas ocurren todos los días, la ciencia de datos y el análisis de negocios ofrecen puestos de trabajo seguros. Se espera que la ciencia de datos y el análisis empresarial se hagan cargo de muchos de los puestos de trabajo existentes. Por lo tanto, es crucial considerar una carrera que se mantenga firme y segura y tanto la ciencia de datos como el análisis empresarial con áreas que ofrecen esa posibilidad.
El dominio de la ciencia de datos se aplica en muchas industrias. Las aplicaciones de la ciencia de datos y el análisis de negocios no se limitan al sector de TI. Por lo tanto, muchos buscan los mejores cursos de análisis de negocios en línea para acceder a los puestos de trabajo más buscados.
A continuación se muestran algunas de las aplicaciones de ciencia de datos y análisis de negocios en diferentes dominios.
1. Búsqueda en Internet
Tanto la ciencia de datos como el análisis de negocios juegan un papel vital en la visualización de los resultados más precisos para las consultas de búsqueda en Internet.La ciencia de datos es una tecnología integral utilizada por la mayoría de los motores de búsqueda como Google, Bing, Opera y más.
2. Reconocimiento de voz
Una de las aplicaciones de la ciencia de datos es el reconocimiento de voz. La ciencia de datos y el análisis de negocios se emplean para comprender las notas de voz y producir resultados precisos. Siri, Alexa, el asistente de voz de Google y más son algunos ejemplos que ejercen la ciencia de datos para regular los servicios de reconocimiento de voz.
3. Publicidad Dirigida
La ciencia de datos promueve la publicidad dirigida. Los algoritmos de ciencia de datos se emplean rápidamente en marketing digital para identificar al público objetivo y publicitar en consecuencia a ello. La ciencia de datos y el análisis empresarial juegan un papel importante en el aumento del CTR. Estos objetivos se realizan mediante el estudio de los patrones de comportamiento anteriores del usuario.
4. Recomendaciones
La ciencia de datos se emplea para hacer las mejores recomendaciones de los productos y servicios de los sitios web de comercio electrónico. Amazon, Flipkart, Spotify, Netflix y más emplean la ciencia de datos para mostrar las mejores recomendaciones a sus usuarios. Esto mejora la experiencia del usuario a medida que se encuentra con una experiencia de compra personalizada.
El análisis de datos es otro dominio interesante que está generando interés en muchos para seguir cursos de análisis de datos. La ciencia de datos y el análisis de datos son dos términos diferentes, así como dominios a los que a menudo se hace referencia como uno solo. Sin embargo, existen muchas diferencias entre estos dos términos. Si está interesado en seguir un curso de análisis de datos, es crucial aprender las diferencias entre la ciencia de datos y el análisis de datos.
A continuación se muestran las diferencias entre la ciencia de datos y el análisis de datos.
La ciencia de datos es la aplicación integral de varias técnicas y conceptos de aprendizaje automático para extraer información significativa de los datos sin procesar y el análisis de datos se refiere al análisis y la clasificación de los patrones de la información recopilada para obtener las mejores conclusiones que ayuden a cumplir los objetivos comerciales.
La ciencia de datos detecta patrones en los datos existentes, mientras que el análisis de datos se utiliza para clasificar los datos para satisfacer las necesidades de la organización.
La ciencia de datos tiene un alcance de nivel macro. Sin embargo, el alcance del análisis de datos es micro.
El objetivo final de la ciencia de datos es hacer preguntas, mientras que el análisis de datos busca encontrar los datos perfectos y procesables.
La ciencia de datos se centra en la resolución de problemas, mientras que el análisis de datos se concentra en la toma de decisiones.
La ciencia de datos ejercita habilidades matemáticas, estadísticas y de programación. Pero, el análisis de datos aplica técnicas cualitativas y cuantitativas.
La ciencia de datos se implementa en dominios tecnológicos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y muchos más, mientras que el análisis de datos se aplica en el comercio electrónico, gaming y otros sectores para resolver los problemas asociados con los datos.
La ciencia de datos predice el futuro, mientras que el análisis de datos proporciona un análisis diario de los datos.
Muchos creen que la ciencia de datos y la analítica empresarial son lo mismo. Muchos también usan estos términos indistintamente. A continuación, se muestran algunas diferencias entre la ciencia de datos y la analítica empresarial. Estos dos dominios que cuando se combinan, realizan maravillas. Por lo tanto, muchos desean cursar un programa en línea de ciencia de datos y análisis de negocios.
La ciencia de datos es la aplicación fundamental de varios métodos e ideas de aprendizaje automático para obtener información significativa a partir de datos sin procesar, mientras que la analítica empresarial se ocupa de la recopilación de datos y evalúa los datos recopilados para lograr los objetivos comerciales.La ciencia de datos se enfoca en la resolución de problemas, mientras que el análisis de negocios se enfoca en la toma de decisiones.
Los científicos de datos se esfuerzan por encontrar la razón que impulsa las tendencias y los analistas de negocios buscan descubrir las tendencias de los datos.
La ciencia de datos aplica muchas prácticas de programación, mientras que el análisis empresarial no exige habilidades de programación.
La ciencia de datos implementa algoritmos y estadística para obtener información de los datos. Por su lado la analítica empresarial emplea el análisis estadístico de datos estructurados.
La agenda final de la ciencia de datos es plantear preguntas y comprender los datos recopilados analizados, mientras que el análisis empresarial brinda soluciones confiables para problemas comerciales específicos.
Obtenga más información sobre estas tecnologías tomando un curso de analista de negocios y ciencia de datos en línea.
Los roles de trabajo que se ofrecen en este dominio son fascinantes. Muchos jóvenes y profesionales de carrera existentes aspiran a ingresar en estos puestos de trabajo, como científicos de datos y analistas de negocio. Por lo tanto, muchos aspiran a seguir un curso en línea de ciencia de datos y análisis de negocios.
Veamos algunos de los principales puestos de trabajo de ciencia de datos y análisis de negocios.
1. Analista de datos
2. Arquitecto de datos
3. Estadístico
4. Analista de negocios
5. Administrador de base de datos
6. Ingeniero de datos
7. Científico de datos
Seguir un curso de análisis y ciencia de datos lo ayudará a ingresar a uno de los roles de trabajo mencionados anteriormente.
Los datos se han vuelto muy influyentes. Los datos son el futuro. Ya se ha observado que el dominio de la ciencia de datos crea maravillas para la mayoría de las industrias a las que se aplica. Los científicos de datos están creando un impacto significativo y están provocando una gran revolución.
El alcance de la ciencia de datos es grande. La demanda y la necesidad de científicos de datos aumentan exponencialmente a medida que pasan los días. Esta demanda está aumentando a un ritmo acelerado y se espera que crezca aún más en el futuro. Por lo tanto, muchos profesionales buscan una transición de carrera al campo de la ciencia de datos.
La analítica empresarial es otro dominio tecnológico emocionante que ha ganado gran popularidad en los últimos tiempos.
La Analítica Empresarial y la Ciencia de Datos se emplean conjuntamente para obtener los mejores resultados.
También se cree que las tecnologías de ciencia de datos y análitica empresarial asumirán la mayoría de los roles laborales existentes. Por lo tanto, para construir una carrera segura, tomar un curso de ciencia de datos y análisis de negocios se ha convertido en una opción confiable.
Las aplicaciones de la ciencia de datos ofrecen los resultados más precisos y confiables.
La ciencia de datos y el análisis de negocios también se aplican para resolver los problemas comerciales más complejos.
Las aplicaciones de la ciencia de datos ya se están aplicando en muchos campos, como juegos, robótica, atención médica, marketing, finanzas y más.
Se supone que tanto la ciencia de datos como la analítica empresarial extenderán sus territorios a varios otros campos y construirán nuevas dinámicas.
Estos dominios también ofrecen algunos de los puestos laborales mejor pagados del mundo. Por lo tanto, elegir los mejores cursos certificados de ciencia de datos y análisis de negocios le ayudarán a adaptarse a los mejores roles laborales del siglo XXI.
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