Módulo 1: Introducción (6 horas) • Conceptos básicos. • Relación entre analítica de datos, minería de datos, ciencia de los datos. • Casos de éxito: Analítica para la toma de decisiones y competitividad. • Metodología para proyectos de analítica. • Tendencias en la ciencia de los datos. Módulo 2: Modelos analíticos usando datos estructurados (51 horas) • Análisis exploratorios. • Modelos Analíticos Descriptivos: reducción de dimensionalidad, clustering y reglas de asociación. • Modelos analíticos Predictivos: Regresión, Árboles de decisión, redes neuronales, Métodos de ensamble. • Preparación de datos estructurados: Consideraciones adicionales antes de aplicar modelos analíticos. Módulo 3: Modelos analíticos especializados (21 horas) • Minería de texto: preprocesamiento de texto, reconocimiento de entidades, segmentación y clasificación de documentos. • Analítica de Procesos: Descubrimiento automático de los procesos, análisis de conformidad con las reglas de negocio, análisis de productividad del personal. Módulo 3: Visualización (12 horas) • Principales herramientas de visualización. • Análisis e interpretación de visualizaciones. • Geo-referenciación como apoyo a la visualización. Módulo 4: Privacidad y confidencialidad (9 horas) • Riesgos y consideraciones al realizar proyectos de análisis de datos. • Consideraciones legales. • Principios y métodos de anonimización. Módulo 5: Introducción a Big Data (12 horas) • Big Data y analítica de los datos. • Principios del análisis masivo de datos. • Tecnologías para analizar grandes volúmenes de datos. Este temario puede tener variaciones, siendo una propuesta de capacitación flexible, que busque el máximo desempeño de los alumnos, de acuerdo con las necesidades específicas de los mismos.