En esta asignatura diseñarás e implementarás programas de cómputo usando las herramientas de programación y visualización de datos.

En esta materia diseñarás una base de datos relacional y realizarás consultas avanzadas a una base de datos para crear ventanas y funciones analíticas.

Identificarás los escenarios en los que cada familia de bases de datos distribuidas es óptima y en cuáles no. También identificarás la mejor forma de fragmentar los datos en una base de datos distribuida según el objetivo de la aplicación o análisis.

En esta materia utilizarás las herramientas presentadas para problemas de limpieza y preprocesamiento de datos, así como la automatización de estos procesos.

Esta asignatura te brindará las herramientas para realizar e interpretar análisis descriptivos para los diferentes tipos de datos utilizando Python.

En esta asignatura aprenderás cómo utilizar los servicios especializados para los distintos problemas que se va a enfrentar al procesar datos usando cómputo en la nube.

En esta materia conocerás los temas más relevantes relacionados con el debate internacional sobre el diseño y la implementación ética de técnicas de Ciencia de Datos y de IA.

En esta asignatura implementarás los algoritmos más utilizados en aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado, así como su uso en el framework de scikit-learn

Aquí conocerás las herramientas para construir ambientes de cómputo desplegables en infraestructura en la nube.

Esta asignatura te permitirá implementar todos los módulos de software que se requieren para desarrollar un producto de datos.

Serás capaz de realizar proyectos de datos utilizando, Pyspark, Tensor Flow, lenguaje de programación R, usando servicios de infraestructura en la nube mediante Amazon Web Services.

En esta materia realizarás proyectos de datos utilizando, librerías avanzadas de Python como lo son Pytorch, sklearn, nltk y pycaret.

Esta asignatura aprenderás cómo implementar todos los módulos de software que se requieren para desarrollar un producto de datos.

Aquí distinguirás el conjunto de servicios ofrecidos en las Fintech y cómo la utilización de la ciencia de datos habilita esta industria para su aplicación a problemas comunes.
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Aquí construirás sistemas de información geográfica, considerando los conceptos fundamentales de los datos geoespaciales para su optima implementación en proyectos, obteniendo ventajas competitivas.
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Aquí realizarás el diseño de un proyecto de datos utilizando, Pyspark, Tensor Flow, lenguaje de programación R, usando servicios de infraestructura en la nube mediante Amazon Web Services.

En esta materia propondrás implementarás un un proyecto de datos utilizando, Pyspark, Tensor Flow, lenguaje de programación R, usando servicios de infraestructura en la nube mediante Amazon Web Services.

En esta asignatura identificarás los conceptos básicos del marketing y del marketing digital para extraer y analizar los datos de internet y su combinación con fuentes de datos tradicionales.
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