Conviértete en científico de datos agile
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Saber gestionar los datos y ser capaz de predecir el comportamiento del cliente es tan importante en el contexto actual como saber manejarte en las nuevas metodologías de gestión desarrolladas para desenvolverte con éxito en entornos volátiles, inciertos, complejos y ambiguos- Desarrollar las principales competencias que apuntan ganadoras a la hora de diferenciarte como profesional.
Este itinerario, compuesto por los cursos abajo descritos, te permitirá desarrollar un perfil profesional más robusto, actualizado, y alineado con las demandas actuales del mercado.
- Descripción
- Información adicional
Descripción
Este itinerario plantea una ruta de aprendizaje para personas que quieran desarrollar las competencias técnicas y de gestión más demandas para desarrollar su actividad profesional en el campo de la economía digital.
Los cursos que integran esta ruta de aprendizaje son:
- Camino a la analítica moderna a través de Data Science en R: que te ayudará a conocer los fundamentos para comenzar en el mundo del procesamiento de datos en R.
- Metodologías Agile: que nos da una visión sobre las metodologías de trabajo más aplicadas por las empresas en el contexto actual.
Duración: 42 horas
Inicio: Bloque Agile – Inmediato / Bloque Data Science en R – 01/03/2021
Destinatarios
Este itinerario está diseñado para:
- Profesionales que quieran introducirse en el mundo del procesamiento de datos en R.
- Profesionales que posean conocimientos básicos de programación en Python y de estadística (con disponibilidad de contar con instalación de Python y Jupyter notebooks)
Camino hacia la Analítica Moderna a través de Data Science en R
Duración: 30 horas
- Objetivos de aprendizaje
- Conocer y dominar las principales características de este lenguaje y el manejo eficiente de datos que conlleva.
Contenidos- Módulo 1: Introducción a la programación en R
- Módulo 2: Programación en Data Science: Procesamiento de datos en R.
- Módulo 3: Aprendizaje No Supervisado
- Módulo 4: Aprendizaje Supervisado: regresión y clasificación.
- Sesión Dataconferencia – tutoría académica para dudas en la última semana del curso
Metodologías Ágiles (SCRUM y Kanban)
Duración: 12 horas
Objetivos de aprendizaje
- Conocer qué son las metodologías ágiles, el contexto en el que surgen y su aplicación a los proyectos actuales.
- Comprender sus diferencias frente a otros enfoques de gestión más tradicionales.
- Identificar las ventajas en la aplicación de esta nueva forma de gestión
- Conocer la metodología SCRUM
- Conocer Kanban
- Identificar diferencias entre SCRUM y Kanban
Contenidos:
- Introducción y contexto a las metodologías agile
- Manifiesto agile
- Introducción a Scrum
- Artefactos Scrum
- Reuniones de Scrum
- Roles en Scrum
- Estimación agile
- Kanban
Información adicional
| Modalidad | Autoestudio, Tutorizado |
|---|---|
| Nivel | Inicial, Medio |
Camino hacia la Analítica Moderna a través de Data Science en R
| Modalidad | Tutorizado |
|---|---|
| Nivel | Inicial |
Metodologías Agile (Scrum y Kanban)
| Modalidad | Autoestudio |
|---|---|
| Nivel | Inicial |
