Concretarás soluciones convenientes que permitan abordar problemas desde la perspectiva adecuada en cada situación y conviértete en una pieza fundamental en tu equipo de trabajo” 

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Universidad

Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.

Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.

Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.

Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

Contar con un programa que impulse el desarrollo profesional de los estudiantes es fundamental en cualquier institución y en TECH eso no es excepción. Se ha diseñado un programa que cuenta con todo el apoyo de un grupo docente altamente calificado y cualificado para brindar seguridad y la garantía de que el estudiante conocerá de primera mano todos los conocimientos que necesita para analizar series temporales, aplicar las técnicas de minería de datos para extraer el máximo valor de estos y abordar el proceso para estudiarlos siguiendo distintas técnicas.  

Haz del análisis experto de datos tu mayor aliado para conseguir la mejora salarial y profesional que ansías” 

Plan de Estudios

Para realizar una revisión profunda de esta Experto universitario en Tratamiento y Extracción de Conocimiento a partir del Dato se ha diseñado un plan de estudios que aborda todos los puntos importantes de este campo. Para analizar los fenómenos estocásticos que evolucionan a lo largo del tiempo, hay que conocer los modelos de Series Temporales, así se podrá identificar un patrón y características y actuar sobre ellas.  

Por otro lado, luego hay que comenzar un proceso que ayude a extraer el mayor valor y conocimientos de la información recolectada. El encargado de esta tarea, debe “limpiar” y transformar cada dato, de forma óptima para asegurar la calidad de estos. Por último, será el momento de aplicar y tomar decisiones que generen resultados satisfactorios para le empresa.  

A lo largo de 6 meses de aprendizaje, el estudiante comprenderá, por medios de casos prácticos, el proceso descrito con anterioridad, garantizando una experiencia inmersiva en situaciones que pueden ocurrir en un ambiente empresarial real. De esta forma, se identificarán escenarios de analítica de datos empleando las técnicas adecuadas para cada tipo de problema.  

En conclusión, el plan de estudios está pensado para el alumno, enfocándose en el futuro egresado y preparándolo para alcanzar la excelencia dentro de un equipo de negocio. Entendiendo las necesidades del estudiante y las empresas, se puede presentar un contenido de valor, basado en las últimas tendencias tecnológicas y apoyado por un excelente claustro docente. De esta forma, se otorga las competencias necesarias para resolver situaciones críticas de forma creativa y eficiente.    

Esta Experto universitario se desarrolla a lo largo de 6 meses y se divide en 3 módulos: 

Módulo 1. Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos
Módulo 2. Tratamiento de datos. Análisis exploratorio y preprocesamiento
Módulo 3. Minería de datos: Del Machine Learning al Deep Learning 

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar esta Experto universitario en Tratamiento y Extracción de Conocimiento a partir del Dato de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.

Módulo 1. Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos

1.1. Series de Tiem

1.1.1. Objetivos
1.1.2. Aplicabilidad

1.2. Componentes de una serie temporal

1.2.1. Componente tendencia - Estacional
1.2.2. Ciclo
1.2.3. Residuos

1.3. Tipos de series temporales

1.3.1. Series temporales estacionarias
1.3.2. Series no estacionarias
1.3.3. Transformación Box-Cox

1.4. Métodos básicos de forecast

1.4.1. Media
1.4.2. Naive
1.4.3. Naive estacional
1.4.4. Comparación de métodos

1.5. Análisis de residuos

1.5.1. Autocorrelación
1.5.2. ACF de residuos
1.5.3. Test de correlación

1.6. Modelos predictivos de series temporales

1.6.1. ARIMA
1.6.2. RMA
1.6.3. Suavizado exponencial

1.7. Medidas de precisión del pronóstico

1.7.1. MAE
1.7.2. MSE
1.7.3. RMSE
1.7.4. MAPE

1.8. Etapas Forecasting

1.8.1. Identificación modelo
1.8.2. Estimación
1.8.3. Verificación-Predicción

1.9. Manipulación y análisis de Series temporales con R

1.9.1. Preparación de los datos
1.9.2. Identificación de patrones
1.9.3. Análisis del modelo
1.9.4. Predicción

1.10. Análisis gráficos combinados con R

1.10.1. Aplicación del Análisis gráfico combinado con R

Módulo 2. Tratamiento De Datos. Análisis Exploratorio y Preprocesamiento

2.1. Estadística

2.1.1. Estadística descriptiva
2.1.2. Inferencia estadística
2.1.3. Test paramétricos
2.1.4. Test no paramétricos

2.2. Análisis exploratorio de datos

2.2.1. Análisis exploratorio de datos. Análisis descriptivo
2.2.2. Visualización de datos
2.2.3. Manipulación de datos

2.3. Preparación de datos

2.3.1. Integración de datos
2.3.2. Limpieza de datos
2.3.3. Normalización
2.3.4. Transformación

2.4. Valores perdidos y vacíos

2.4.1. Eliminando valores perdidos
2.4.2. Procedimientos de máxima verosimilitud
2.4.3. Imputación de valores perdidos

2.5. Ruido en los datos

2.5.1. Tipos de ruido
2.5.2. Detección y eliminación de ruido
2.5.3. Aprendiendo con ruido

2.6. El problema de la dimensionalidad

2.6.1. Sobremuestreo
2.6.2. Submuestreo
2.6.3. Análisis de componentes principales (PCA)

2.7. Discretización

2.7.1. Proceso de discretización
2.7.2. Métodos de discretización
2.7.3. Características y propiedades de los métodos de discretización

2.8. Selección de características

2.8.1. Criterios de selección
2.8.2. Métodos de selección de características

2.9. Selección de instancias

2.9.1. Clasificación de los métodos de selección de instancias
2.9.2. Selección de prototipos
2.9.3. Otros métodos para la selección de instancias

2.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

2.10.1. Big Data
2.10.2. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data
2.10.3. Smart Data

Módulo 3. Minería de datos: del Machine Learning al Deep Learning 

3.1. Conocimiento a partir de datos (KDD)

3.1.1. Selección
3.1.2. Preprocesamiento
3.1.3. Transformación
3.1.4. Minería de datos
3.1.5. Interpretación y evaluación

3.2. Aprendizaje automático

3.2.1. Aprendizaje supervisado
3.2.2. Aprendizaje no supervisado
3.2.3. Aprendizaje por refuerzo
3.2.4. Otros paradigmas de aprendizaje

3.3. Clasificación del Aprendizaje Supervisado

3.3.1. Árboles de decisión
3.3.2. Aprendizaje basado en reglas
3.3.3. Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
3.3.4. Algoritmos de vecinos más cercanos
3.3.5. Métricas

3.4. Regresión en el Aprendizaje Supervisado

3.4.1. Regresión Lineal
3.4.2. Regresión Logística
3.4.3. Modelos no lineales.
3.4.4. Series Temporales
3.4.5. Métricas

3.5. Clustering en el Aprendizaje Supervisado

3.5.1. Clustering Jerárquico
3.5.2. Clustering basado en distancias. Particional
3.5.3. Clustering basados en densidad. Particional
3.5.4. Métricas

3.6. Reglas de Asociación en el Aprendizaje Supervisado

3.6.1. Reglas de Asociación. Medidas
3.6.2. Métodos de extracción de reglas
3.6.3. Métricas

3.7. Ensambles

3.7.1. Bagging
3.7.2. Random Forests
3.7.3. Boosting

3.8. Razonamiento probabilístico

3.8.1. Razonamiento probabilístico
3.8.2. Redes bayesianas
3.8.3. Modelos ocultos de Markov (Hidden Markov Models)

3.9. Redes Neuronales Artificiales

3.9.1. Perceptrón Multicapa
3.9.2. Regresión y Clasificación
3.9.3. Descenso del gradiente
3.9.4. Backpropagation
3.9.5. Funciones de activación
3.9.6. Ejemplo de red neuronal tipo “feedforward”

3.10. Deep Learning

3.10.1. Redes Neuronales Profundas tipo Feedforward
3.10.2. Redes Neuronales Convolucionales
3.10.3. Redes Neuronales Recurrentes y Recursivas
3.10.4. Herramientas para programar Redes Neuronales Profundas

Inscríbete hoy en esta Experto universitario de TECH y no dejes pasar más tiempo para alcanzar tus metas profesionales”