- Fecha / Hora de inicio: 1 enero, 2030
- Fecha / Hora fin: 31 diciembre, 2030
Nota: Curso no activo por este momento, si es de tú interés solicita información a los correos de contacto de este curso.
Descripción
En este curso se distinguirán las diferentes etapas del análisis de datos, con el propósito de que el participante sea competente para realizar tareas o llegar a conclusiones a partir de estas fases. Asimismo, reconocerá cómo implementar las diferentes técnicas de análisis de datos, la extracción de variables para observar fenómenos (relacionados con el marketing), así como las diferentes técnicas de visualización de datos para la toma de decisiones o modelos predictivos para tareas de clasificación o estimación de valores..
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Objetivo
Adquirir los conocimientos básicos sobre el análisis de datos enfocado en marketing digital, así como la generación de modelos predictivos basados en datos y la visualización de información para la toma de decisiones.
Dirigido a
Estudiantes de ciencias de computación, sistemas computacionales, programadores, estadísticos y personas con interés en análisis de datos aplicado
Costo
Importe y fecha:
Modalidad
Horarios y sesiones
Evaluación y acreditación
| Asistencia | 20% |
| Participación en dinámicas colaborativas de las sesiones | 30 % |
| Actividades entregables | 50% |
- Introducción
1.1 Análisis de fenómenos enfocados en el marketing
1.2 Tareas básicas de minerías de datos
1.3 Metodología de análisis de datos
- Técnicas de extracción de datos
2.1 Análisis de fenómenos
2.2 Identificación de variables
2.3 Utilización de scrappers para la recolección de datos
- Algoritmos inteligentes
3.1 Algoritmos predictivos
3.2 Algoritmos de clustering
3.3 Algoritmos de estimación
- Herramientas para la evaluación de algoritmos inteligentes
4.1 Overfitting
4.2 Precisión
4.3 Estadísticas de error
- Herramientas de visualización de datos
5.1 Elementos de visualización de datos
5.2 Métricas de evaluación de visualización de datos
- Proyecto final
Liga de preinscripción
Mtro.Niels Martínez Guevara
Candidato a doctor en ciencias de la computación, maestro en inteligencia artificial y licenciado en informática, con investigación referente a inteligencia artificial en el área de análisis de datos y modelos probabilísticos, así como procesamiento de lenguaje natural enfocado en lengua de señas. Catedrático de la Universidad Veracruzana en la Facultad de Estadística e Informática y con experiencia en desarrollo de sistemas de información y servicios de virtualización
C.D. Edna Daniela Mejía Torralba
- coordest3@uv.mx
- tel. 8 42 17 00 ext.11538
L.A.E. Jesus Efrén Martínez Rojas
- efmartinez@uv.mx
- tel. 8 42 17 00 ext. 11667
Programa registrado y autorizado por el Departamento de Educación Continua de la Dirección de Desarrollo Académico e Innovación Educativa de la Universidad Veracruzana.
CLAVE ACADÉMICA: CEC-150-22
“La Universidad Veracruzana se reserva el derecho de cancelar o posponer el presente programa académico de educación continua, si no se cubre el cupo mínimo requerido”.