Temario

  • 1

    Bienvenida

    • Diálogos IIMAS

    • Objetivo del curso

    • ¿Qué aprenderán?

    • Tiempos de aprendizaje

    • Licencia

    • Encuesta

  • 2

    Capítulo 1: Introducción

    • Principios de Ciencia de Datos

    • ¿Qué hace un científico de datos?

    • Apuestas

    • ¿Qué pasa?

    • Sesgos cognitivos

    • ¿Por qué es importante la ciencia de datos y cómo impulsa el valor empresarial?

    • LYNA (Lymph Node Assistant)

    • Netflix

    • Tesla

    • Mastercard

    • Otros ejemplos

    • Foro de discusión: organización

    • Conclusión
  • 3

    Capítulo 2: ¿Por dónde empezar?

    • Como permear una cultura basada en datos

    • Herramientas

    • Los datos y su almacenamiento

    • Tipos de bases de datos

    • Consideraciones éticas

    • Consideraciones legales

    • Foro de discusión: entorno

    • Conclusión
  • 4

    Capítulo 3: Contratar y retener un equipo de ciencia de datos

    • El equipo que realizará el análisis de datos

    • ¿Cómo contratar un equipo de Ciencia de Datos?

    • ¿Cómo retener al equipo de ciencia de datos?

    • Científicos de datos en Google

    • ¿Cómo monitorear el éxito del equipo de Ciencia de Datos?

    • Foro de discución: equipo

    • Conclusión
  • 5

    Capítulo 4: Flujo de trabajo en un proyecto

    • Etapas de un proyecto

    • Encuesta gatos

    • Identificar el problema a resolver

    • Hacer un plan de acción

    • Identificar fuentes de datos

    • Ejercicio

    • Preparar los datos

    • Análisis exploratorio de datos

    • El arte de la visualización de datos

    • Modelado de datos

    • ¿Qué significa cuantificar la incertidumbre?

    • Comunicación de resultados

    • Ejemplo

    • Implementación de los resultados

    • Evaluar el proyecto

    • Iterar el proyecto

    • ¿Qué puede salir mal?

    • Conclusión
  • 6

    Capítulo 5: Lenguaje compartido

    • ¿Porqué necesitamos un lenguaje compartido?

    • Terminología de ciencia de datos

    • Estadística de volada I

    • Estadística de volada II

    • Sesgo

    • Mala estadística

    • Deducir resultados con muestras muy pequeñas

    • Asignar probabilidades

    • Calibrando nuestros juicios probabilísticos

    • Continuamos calibrando

    • ¿Sabes lo que sabes?

    • Conclusión
  • 7

    Proyectos

    • Sala 1: Servicios de atención psicológica

    • Sala 2: Empresa Financiera

    • Sala 3: Agencia de viajes

    • Sala 3: Aseguradora multi-ramo

    • Sala 4: Banco

    • Sala 5: Pequeña escuela particular

    • ¡Gracias!