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Prerequisites

Conocimientos sobre lenguajes de programacion (deseable "R" o "Python") y estadistica.

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El futuro pertenence a la ciencia de datos y a quienes la entiendan. Al igual que el petroleo y el gas impulsaron las economias de los siglos XX y XXI, los datos impulsan cada vez mas la innovacion y la economia global a medida que avanzamos hacia una nueva era denominada la revolucion digital.

Las empresas que estan cambiando a una mentalidad de datos van a obtener primero una enorme ventaja competitiva.

Esto se ha convertido en una verdad universal: las empresas modernas se estan inundando de big data. El año pasado, McKinsey estimo que las iniciativas de Big Data en el sistema de salud de los Estados Unidos, "podrian representar de $300 mil millones a $450 mil millones en gastos de salud reducidos o del 12 al 17 por ciento de la linea de base de $2.6 billones en costos de salud de los Estados Unidos". Por otro lado, sin embargo se estima que los datos erroneos le cuestan a los Estados Unidos aproximadamente $3.1 trillones de dolares al año.

Aunque la ciencia de datos representara ventajas puntuales para las empresas como mitigar el riesgo y/o el fraude; entregar al cliente productos relevantes y tener experiencias personalizadas al mismo, es sin embargo, importante notar que la ciencia de datos podra agregar valor a cuaquier negocio, siempre y cuando pueda usar bien sus datos. El analisis de la informacion y la inteligencia de negocios ayudan a las organizaciones a tomar decisiones inteligentes basadas en el analisis de datos.

What you'll learn

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- Introducir al alumno en los conceptos claves sobre la Ciencia de Datos y Big Data.

- Comprender la forma en la que se gesta un proyecto de Ciencia de Datos.

- Identificar los proyectos de esta disciplina que se pueden realizar en las diferentes areas funcionales de una organizacion a traves de casos de exito en las diferentes industrias.

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Jesús Aguilar
Profesor
Tecnológico de Monterrey

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Frequently asked questions

¿Ques es Ciencia de Datos?

R= Es un campo interdisciplinario que involucra metodos cientificos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sean estructurados o no estructurados.

¿Existe una metodologia para aplicar ciencia de datos?

R= Existen varias metodologias para desarrollar proyectos de ciencia de datos, entre los que destacan CRISP-DM (Cross-industry standard process for data mining) o TDSP (Team Data Science Process)

¿Que conocimientos se requieren para la Ciencia de Datos?

R= Para desarrollarse en el ambito de la ciencia de datos es necesario contar con conocimientos en el area de estadistica; manejar un lenguaje de programacion (R o Python) y ser experto en el area de dominio (finanzas, mercadotecnia, ventas, etc.)

¿Cuales son las herramientas mas utilizables?

R= Actualmente se ha disparado el mercado de herramientas para la aplicacion de la ciencia de datos, teniendo como opciones comerciales a SAS, Watson de IBM, Oracle Analytics Cloud, SAP Cloud Analytics, DataRobot, etc., pero tambien en el area de Open Source: Anaconda, Spark, Scikit-learn, TensorFlow, etc.