Postgrado en Especialización de Competencias de Análisis (Data Literacy)
Resumen del postgrado
Objetivos: Adquirir y estar en condiciones de implantar una mentalidad crítica y analítica dentro de la empresa, mediante el conocimiento de los diferentes sistemas de información de empresa, los métodos y las técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio.
Temario completo de este curso
- SQL para el análisis de datos (6 créditos): en esta asignatura se adquieren los conceptos, los procedimientos y las buenas prácticas para la creación y manipulación de las bases de datos relacionales que apoyan la construcción del almacén de datos. Se profundiza en el aprendizaje del lenguaje SQL y en el diseño físico de bases de datos, así como en bases de datos orientadas a columnas. Estas bases de datos se caracterizan por el almacenamiento de los datos en forma de columnas, a diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, que realizan un almacenamiento por hileras. El estudiante trabaja con herramientas especializadas como PostgreSQ.
- Análisis estadístico y programación en R (6 créditos): en esta asignatura el estudiante trabaja con modelos teóricos, casos prácticos y herramientas estadísticas los procesos de definición de problemas, la preparación de datos y la exploración, así como los principales conceptos de la estadística clásica, como por ejemplo correlaciones, regresiones lineales, etc. El estudiante recibe una formación y práctica sólidas en la utilización de la herramienta R, un estándar de facto del mercado. Los alumnos trabajarán con el software RStudio.
- Principios de visualización de datos (6 créditos):esta asignatura tiene por objetivo adquirir conceptos fundamentales para presentar información a usuarios de negocio. Se aprenden los principios de visualización de datos, los elementos fundamentales, así como el diseño y la construcción de cuadros de mando e historias de datos. También se considera la preparación de datos como paso inicial para la presentación de resultados relevantes para la toma de decisiones. El estudiante utilizará herramientas especializadas como Tableau Prep y/o Tableau Desktop.
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