Data Science - Analyst II - AD2188 - 202102
Descripción del Articulo
La importancia de la ciencia de datos abarca todos los sectores y ámbitos empresariales siendo un factor determinante para la toma de decisiones y selección de estrategias. Este es el tercer curso del Programa Data Science ofrecido por UPC a los alumnos de la facultad de negocios a través de sus cur...
Autores: | , |
---|---|
Formato: | informe técnico |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/672498 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/672498 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | AD2188 : |
id |
UUPC_db4701d574001f82fa35fd1c541f69e5 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/672498 |
network_acronym_str |
UUPC |
network_name_str |
UPC-Institucional |
repository_id_str |
2670 |
spelling |
10396fd21c6c6afb0ad53625e301b053500http://orcid.org/0000-0001-8072-3476313762c5a68fcb2986dd45e8fee5931e300Alcántara Gavidia, Luis Alberto:2024-03-06T02:11:55Z2024-03-06T02:11:55Z2021-01http://hdl.handle.net/10757/672498La importancia de la ciencia de datos abarca todos los sectores y ámbitos empresariales siendo un factor determinante para la toma de decisiones y selección de estrategias. Este es el tercer curso del Programa Data Science ofrecido por UPC a los alumnos de la facultad de negocios a través de sus cursos electivos. Al realizar los 5 cursos electivos del programa el alumno obtiene una mención Data Science UPC. Al desarrollar cada curso, obtiene un certificado de culminación. El curso Analyst II es de carácter teórico-práctico, resalta la relevancia de la ciencia de datos y la transversalidad entre disciplinas como: estadística, minería de datos, aprendizaje automático y analítica predictiva. Los estudiantes aplicarán herramientas estadísticas para el análisis, comprensión y la comunicación eficaz, compartirán conocimientos y aplicaciones de las técnicas de minería de datos.application/pdfspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCAD2188:Data Science - Analyst II - AD2188 - 202102info:eu-repo/semantics/report2024-03-06T02:11:55ZTHUMBNAILAD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdf.jpgAD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg53390https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672498/3/AD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdf.jpg8821c9baddcc479e063b7c981116a02dMD53falseTEXTAD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdf.txtAD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdf.txtExtracted texttext/plain9178https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672498/2/AD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdf.txte95038de59cf357e032172c21d9d2b6cMD52falseORIGINALAD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdfapplication/pdf13334https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672498/1/AD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdfc77a69f03ed91d46ee4dfc6cafb2acc5MD51true10757/672498oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6724982024-03-08 00:43:37.116Repositorio académico upcupc@openrepository.com |
dc.title.none.fl_str_mv |
Data Science - Analyst II - AD2188 - 202102 |
title |
Data Science - Analyst II - AD2188 - 202102 |
spellingShingle |
Data Science - Analyst II - AD2188 - 202102 Alcántara Gavidia, Luis Alberto AD2188 : |
title_short |
Data Science - Analyst II - AD2188 - 202102 |
title_full |
Data Science - Analyst II - AD2188 - 202102 |
title_fullStr |
Data Science - Analyst II - AD2188 - 202102 |
title_full_unstemmed |
Data Science - Analyst II - AD2188 - 202102 |
title_sort |
Data Science - Analyst II - AD2188 - 202102 |
author |
Alcántara Gavidia, Luis Alberto |
author_facet |
Alcántara Gavidia, Luis Alberto : |
author_role |
author |
author2 |
: |
author2_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Alcántara Gavidia, Luis Alberto : |
dc.subject.none.fl_str_mv |
AD2188 : |
topic |
AD2188 : |
description |
La importancia de la ciencia de datos abarca todos los sectores y ámbitos empresariales siendo un factor determinante para la toma de decisiones y selección de estrategias. Este es el tercer curso del Programa Data Science ofrecido por UPC a los alumnos de la facultad de negocios a través de sus cursos electivos. Al realizar los 5 cursos electivos del programa el alumno obtiene una mención Data Science UPC. Al desarrollar cada curso, obtiene un certificado de culminación. El curso Analyst II es de carácter teórico-práctico, resalta la relevancia de la ciencia de datos y la transversalidad entre disciplinas como: estadística, minería de datos, aprendizaje automático y analítica predictiva. Los estudiantes aplicarán herramientas estadísticas para el análisis, comprensión y la comunicación eficaz, compartirán conocimientos y aplicaciones de las técnicas de minería de datos. |
publishDate |
2021 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-03-06T02:11:55Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-03-06T02:11:55Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2021-01 |
dc.type.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/report |
format |
report |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10757/672498 |
url |
http://hdl.handle.net/10757/672498 |
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.es_PE.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) |
dc.source.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) Repositorio Académico - UPC |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:UPC-Institucional instname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas instacron:UPC |
instname_str |
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
instacron_str |
UPC |
institution |
UPC |
reponame_str |
UPC-Institucional |
collection |
UPC-Institucional |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672498/3/AD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdf.jpg https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672498/2/AD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdf.txt https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672498/1/AD2188_Data_Science_-_Analyst_II_202102.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
8821c9baddcc479e063b7c981116a02d e95038de59cf357e032172c21d9d2b6c c77a69f03ed91d46ee4dfc6cafb2acc5 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio académico upc |
repository.mail.fl_str_mv |
upc@openrepository.com |
_version_ |
1837186871417896960 |
score |
13.95948 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).