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Hoy día toda organización trabaja a partir de los datos que se generan desde sus sistemas de información CRMs y ERPs, los cuales normalmente generan gran cantidad de datos y en pocas ocasiones se analizan. Por esta razón, es que cada día se requiere de más talento humano capacitado en analítica y con dominio de herramientas como Power BI, la cual es líder en el mercado y permite trabajar con diferentes orígenes de datos. Dentro de sus características principales se encuentra el facilita cruzar, analizar bases de datos heterogéneas y la capacidad de presentar toda la información en un único Dashboard.

La estadística es una de las ramas de conocimiento transversales a todas las ciencias, desde lo social hasta lo exacto, pasando por la medicina, la ingeniería e incluso las artes. Esta transversalidad se justifica por su estrecha relación con las metodologías de investigación, pues la estadística brinda herramientas para validar y justificar los supuestos provenientes de las indagaciones en cualquier campo.

La computación en la nube es una de las cinco más importantes tecnologías emergentes que producirá un impacto significativo sobre la sociedad en los siguientes veinte años. Este paradigma de computación permite centralizar la configuración, la implementación, el mantenimiento y efectuar una gestión integrada de servicios ofrecidos a usuarios (individuales y corporativos). El currículo entregado ha sido diseñado para ayudar a los participantes a adquirir habilidades básicas actualmente necesarias en la fuerza laboral de TI. Este programa se centra particularmente en AWS al ser la plataforma en la nube más completa y ampliamente adoptada del mundo.

- Manejo de información y datos de forma automática e inteligente. Administrar proyectos colaborativos en GitHub. - Manejo de Python como herramienta para el análisis de datos. - Comprensión de los fundamentos computacionales, matemáticos y estadísticos necesarios para realizar minería de datos en Data Science. - Estructura de soluciones a problemas que involucren análisis de datos utilizando reconocimiento estadístico de patrones y selección de modelos en Machine Learning. - Presentación pruebas laborales en desarrollo de análisis de datos.