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ARCITURA

Descripción General de la Tecnología de Ciencia de Datos

Código: ARC-026


Este curso proporciona una cobertura introductoria y no técnica de Big Data, Machine Learning e Inteligencia artificial (IA). El contenido del curso se limita intencionadamente a la comprensión de los factores, beneficios, objetivos, riesgos y retos de estas tecnologías. Este curso está dirigido a gerentes no técnicos y profesionales de TI que sólo requieren una comprensión general de los temas.

 Propuesta de Valor: ARCITURA

 Duración: 10 Horas

Áreas de Conocimiento:
HERRAMIENTAS DE PRODUCTIVIDAD

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   AUDIENCIA


  • El curso esta dirigido a gerentes no técnicos y profesionales de TI que sólo requieren una comprensión general de los temas.

   PRE REQUISITOS


  • No hay requisitos previos.

   OBJETIVOS


  • Determinar la fuga de clientes analizando los datos que se recopilan de los centros de llamadas, para que el departamento de Marketing pueda tomar medidas a fin de retenerlos.
  • Mejorar la eficiencia al analizar los patrones de tráfico, las condiciones climáticas y otros factores para que las empresas de logística puedan mejorar los tiempos de entrega y reducir los costos.
  • Mejorar los diagnósticos de los pacientes mediante el análisis de los exámenes médicos y los síntomas informados para que los médicos puedan diagnosticar antes las enfermedades y tratarlas de manera más eficaz
  • Optimizar la cadena de suministro al predecir cuándo se producirán fallos en los equipos.
  • Detectar los fraudes en los servicios financieros mediante el reconocimiento de los comportamientos sospechosos y las acciones anómalas.
  • Mejorar las ventas al crear recomendaciones para los clientes basadas en las compras anteriores.

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



Este curso es parte de la ruta de certificaciones de:

  • Profesional de Tecnología Empresarial

Certificado oficial de ARCITURA.


   CONTENIDO



1. INTRODUCCIÓN A BIG DATA


2. FACTORES TECNOLÓGICOS Y DE NEGOCIO DE BIG DATA


3. METAS Y BENEFICIOS DE BIG DATA


4. RIESGOS Y RETOS DE BIG DATA


5. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING


6. FACTORES TECNOLÓGICOS Y DE NEGOCIO DEL MACHINE LEARNING


7. METAS Y BENEFICIOS DEL MACHINE LEARNING


8. RIESGOS Y RETOS DEL MACHINE LEARNING


9. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)


10. FACTORES TECNOLÓGICOS Y DE NEGOCIO DE LA IA


11. METAS Y BENEFICIOS DE LA IA


12. RIESGOS Y RETOS DE LA IA



   BENEFICIOS



  • Los estudiantes al finalizar este curso aprenderán la resolución de problemas mediante ciencia de datos conlleva una serie de etapas como: el entendimiento de los datos, la extracción de sus propiedades, el modelado y análisis del problema, la presentación de resultados y el desarrollo de software para explotar el conocimiento extraído.

   INVERSIÓN



La inversión incluye: Material de estudio, certificados e impuestos de ley.

  • En los cursos presenciales proveemos de una computadora por persona y refrigerios.
  • En los cursos virtuales las plataformas interactivas y acceso al aula virtual de recursos.