Módulo 4. Introducción a Cloud Computing 

  • Fundamentos de Cloud Computing 
  • Almacenamiento en la nube (Google Cloud Storage) 
  • Introducción al cómputo en la nube (Cloud Functions/Compute Engine) 
  • Despliegue y consumo de un modelo sobre los servicios cloud

Módulo 3. Bases de datos y Cultura de datos en las empresas 

  • Introducción a SQL para ciencia de datos 
  • Consultas en SQL usando PostgreSQL 
  • Introducción a casos de uso en bases de datos NoSQL 
  • Cultura de datos y su valor agregado

Módulo 2. Business Intelligence. 
  1. Niveles de medida y agregación
  2. Visualización de Datos
  3. Data Storytelling (Narrativa de datos)
  4. Consideraciones Éticas
  5. Inteligencia de Negocio
  6. Ecosistema de BI
  7. Reportes de Negocio
  8. Consideraciones Legales

Módulo 1. Introducción a la Ciencia de Datos 
  • Fundamentos de Ciencia de Datos
  • Herramientas y Plataformas de Ciencia de Datos como R, Github y Bash
  • Introducción a la Programación para la Ciencia de Datos en Python 
  • Ética y Legalidad en el uso de datos 
  • Análisis Exploratorio y Visualización de Datos 
  • Feature Engineering
  • Desarrollo de modelos de Machine Learning 
  • Métricas y Monitoreo de los modelos de Machine Learning