El beneficio de aprender junto con su amigo es que les permite mantener el ritmo de compromiso y pueden sostener debates significativos sobre lo que están aprendiendo.
Courtlyn
Especialista de promociones y eventos
Explora la teoría, los lenguajes y los conceptos de la ciencia de los datos mientras adquieres los conocimientos de programación en Python que necesitas para resolver los desafíos de los datos en el mundo real.
Nuestros estudiantes nos han comentado que tomar este programa en conjunto con colegas les permite tener un lenguaje común y acelerar el impacto en sus proyectos.
Esperamos que sea igual para ti. Contamos con un descuento especial para grupos.
El beneficio de aprender junto con su amigo es que les permite mantener el ritmo de compromiso y pueden sostener debates significativos sobre lo que están aprendiendo.
Courtlyn
Especialista de promociones y eventosDe acuerdo con la información que proporcionaste, tu equipo sería candidado a un descuento especial para el programa Ciencia de Datos Aplicada que comienza el TBD .
Te hemos enviado un correo con los siguientes pasos para tu inscripción. Si ahora mismo estás listo para inscribirte, haz clic en el botón de abajo.
¿Tienes una consulta? Contáctanos a admisiones.latam@emeritus.orgActualmente a los datos se les considera como la nueva moneda a nivel global, y su espectacular crecimiento está transformando a todas las industrias y requiriendo de profesionales que puedan explotar todo su potencial. Desde la industria de la salud hasta finanzas y entretenimiento, ciberseguridad y más, la necesidad de científicos de datos continúa creciendo, así como las oportunidades de avanzar profesionalmente en esa área.
Con el objetivo de llenar esta brecha profesional y, aún más, utilizar la ciencia de datos para resolver problemas del mundo real, Columbia Engineering Executive Education se asoció con EMERITUS para crear el curso de Ciencia de datos aplicada.
Dado que este programa requiere un conocimiento intermedio de Python, pasarás la primera parte del curso aprendiendo Python para análisis de datos, impartido por Emeritus. Esto te proporcionará el conocimiento de programación integral necesario para poner los datos a trabajar y obtener el máximo beneficio del curso de Ciencia de Datos Aplicada.
los puestos de trabajo para científicos de datos aumentaron un 65% de enero de 2015 a enero de 2018.
el crecimiento salarial esperado para los científicos de datos (frente a un aumento salarial medio inferior al 2% en todas las ocupaciones.
Aumento en trabajos en ciencia de datos para 2020.
Explora la teoría, los lenguajes y los conceptos de este campo en demanda mientras adquieres el conocimiento de programación Python necesario para resolver los desafíos de datos del mundo real. Al final del curso, serás capaz de:
Parte 1. Python para análisis de datos (Contenido en video y entrega por parte de Emeritus)
Parte 2. Ciencia de Datos Aplicada (Contenido en video de Columbia Engineering y entregado por Emeritus)
Manipulación de datos utilizando CNC Mill Tool Wear Data
Practica utilizando la estructura de Python para procesar y manipular datos con CNC Mill Tool Weat dataset. Perfecciona la forma en la que manipulas los datos, así como tus habilidades para hacer data munging (cambiar los datos de un formato a otro) utilizando las librerías de Pandas y NumPy de Python con CNC Mill Tool Wear dataset.
Prueba de hipótesis utilizando CancerAtlas Data
Prueba estadísticamente el impacto de factores de salud en relación con las tasas de cáncer alrededor del mundo.
Exploración de datos utilizando Lending Club Loan Data
Utiliza la librería NumPy de Python para explorar y descubrir insights en Lending Clubs Loan Data. Utiliza la potente librería de Pandas para manipular (wrangle) y munch Lending Club Loan Data.
Implementación de Natural Language Processin (NLP) utilizando reseñas de productos de Amazon
Implementa técnicas de Natural Language Processing (NLP) para automatizar la comprensión de las reseñas de producto de Amazon.
Vineet Goyal
Costis Maglaras
Hardeep Johar
Vineet Goyal
Profesor asistente Ingeniería industrial e investigación
El profesor Vineet Goyal tiene una licenciatura en Ciencia de la computación por el Indian Institute of Technology, en Delhi, y un doctorado de la Universidad Carnegie Mellon. Antes de ir a Columbia, pasó dos años como asociado postdoctoral en el Operations Research Center, en MIT. Al profesor Goyal le interesa el desarrollo de estrategias maleables para la optimización de problemas de optimización dinámica bajo incertidumbre y sus aplicaciones en mercados eléctricos, administración de ingresos y administración de inventarios de cadenas de suministro.
Costis Maglaras
Profesor de negocios en David and Lyn Silfen
Costis Maglaras es el profesor David and Lyn Silfen de negocios en la Universidad de Columbia, y actualmente es presidente de la división Decision, Risk & Operations de la escuela. Su investigación se basa en la interfaz de modelado estocástico con manejo operativo, con énfasis en redes estocásticas, ingeniería financiera y precio cuantitativo y administración de ingresos. Costis recibió su BS en Ingeniería eléctrica del Imperial College, Londres, y su MS y doctorado en Ingeniería eléctrica de la Universidad de Stanford.
Hardeep Johar
Profesor titular de Ingeniería industrial e investigación práctica
Hardeep Johar recibió su M.A. en Economía del Birla Institute of Technology and Science y es miembro del Indian Institute of Management Calcutta. Tiene un doctorado en Sistemas de información de Stern School of Business, Universidad de Nueva York. Antes de unirse a Columbia, Johar trabajó como comerciante cuantitativo en Morgan Stanley, Credit Suisse and Deutsche Bank, en una startup de tecnología (MSpoke), y enseñó en NYU Stern School of Business y en la Gabelli School of Business en la Universidad Fordham.
Una vez terminado el curso de manera satisfactoria los participantes recibirán un certificado digital verificado de Emeritus en colaboración con Columbia Engineering Executive Education.
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