¿Por qué estudiar Ciencia de Datos en 2023?
La Ciencia de Datos es la herramienta más poderosa de la Industria 4.0 y desde hace varias décadas ha revolucionado todos los sectores gracias a su enorme versatilidad para acelerar un negocio, solucionar un problema grave y en general optimizar los procesos. Gracias a la gran variedad de recursos open-source, inclusive las organizaciones pequeñas o medianas son capaces de proponer soluciones innovadoras.
Aprender Ciencia de Datos es uno de los mejores propósitos para este 2023 que está acelerando, aún es un buen momento para comprometerse a aprender por primera vez o profundizar sobre Ciencia de Datos. El Colegio de Matemáticas Bourbaki ofrece los mejores cursos para formar científicos de datos prolijos en las soluciones data-driven.
En este volumen de nuestro boletín vamos a presentar algunas razones para aprender ciencia de datos que podrían ayudarles a saber qué esperar de una formación de este tipo. En el primer volumen de esta edición publicamos las siguientes razones para estudiar Ciencia de Datos de acuerdo a la experiencia previa de nuestros estudiantes.
En esta edición vamos a concentrarnos en aquellos problemas que podrían resolver los graduados de un buen curso sobre ciencia de datos. Hablaremos de series de tiempo multi-variadas, de análisis de churn, de procesamiento de imágenes y mitigación del riesgo mediante ciencia de datos. También incluiremos los testimonios de algunos de nuestros ex-estudiantes a quienes les agradecemos enormemente su confianza y el tiempo que le han dedicado a estas reseñas.
... si desea realizar forecast con series de tiempo multi-variadas.
Las series de tiempo es una de las fuentes de datos más comunes en una compañía, pueden ser registros de ventas, precios, consumo de energía o alguna otra cantidad, en algunos casos es necesario utilizar más de una serie de tiempo pues ellas podrían estar correlacionadas.
Las redes neuronales recurrentes proponen una solución alternativa a los modelos tradicionales como los Vectores Autorregresivos y en nuestro curso de Especialización en Deep Learning tuvimos el gusto de tener como alumna Sandra Nashieli Alvarado Mijangos quien utiliza estas técnicas dentro de su trabajo. Sandra es una excelente científica de datos quien es capaz de traducir problemas de negocio en modelos matemáticos útiles.
... si desea resolver problemas de churn o impago.
Existe una similitud entre el análisis de churn y los problema de impago pues en ambos casos nuestras bases de datos podrían presentar registros censurados, este tipo de datasets fueron ampliamente estudiados por uno de los mejores estadísticos del siglo pasado el inglés Sir David Roxbee Cox.
Tanto en nuestro curso de ML & AI for the Working Analyst como en la Especialziación en Deep Learning enseñamos a los estudiantes casos de uso en los que es necesario implementar modelos que calculen el riesgo de supervivencia ya sea de un cliente o de un crédito. Nuestro alumno Álvaro Rivas estudió con nosotros estas técnicas motivado por problemas dentro de su trabajo, Álvaro tiene una amplia comprensión de las matemáticas de la Ciencia de Datos lo cual le permite tener una gran flexibilidad al momento de plantear soluciones.
... si desea utilizar redes neuronales para el procesamiento de imágenes.
Aunque el procesamiento de imágenes es anterior a las redes neuronales profundas y las ideas provenientes de análisis de fourier o wavelets han propuesto soluciones utilísimas, el estado del arte para la mayor parte de los problemas de imágenes está dominado por las redes neuronales convolucionales.
Tanto en nuestro curso de ML & AI for the Working Analyst, Matemáticas para la Ciencia de Datos y Especialización en Deep Learning estudiamos estos métodos enfocados en el procesamiento de imágenes. Tuvimos el gusto de que Jorge DUARTE fuera parte de nuestro curso, él tiene una amplia experiencia en el desarrollo de negocios para empresas de tecnología y en particular sobre Biometría, en nuestro curso pudo estudiar un enfoque data-driven a este tipo de problemas con imágenes.
... si desea mitigar el riesgo mediante modelos de machine learning.
Las aplicaciones al sector financiero de Machine Learning & AI son innumerables y prácticamente todas las áreas dentro de un banco, una fintech o un fondo de inversión pueden beneficiarse de un enfoque mediante Ciencia de Datos.
Hace algunas semanas tuvimos el gusto de entrevistar a Luis H. Hernández-Magro M. quien ha tomado numerosos cursos dentro del Colegio tanto sobre Ciencia de Datos como sobre sus aplicaciones al sector financiero. Compartimos con ustedes esta grabación la cual contiene desde nuestro punto de vista uno de los mejores testimonios sobre las matemáticas detrás de la Ciencia de Datos, muchas gracias a Luis.
Track a través de la Ciencia de Datos.
En el Colegio de Matemáticas Bourbaki ofrecemos un curso de 49 semanas de duración en la que los estudiantes pueden comenzar desde los conceptos más básicos tanto de programación como de matemáticas y convertirse en profesionales de la ciencia de datos que hayan practicado gracias a nuestras tareas y proyectos. Los invitamos a conocer más detalles en el siguiente brochure.
Oferta académica
- Track de Ciencia de Datos. (49 semanas).
- Machine Learning & AI for the Working Analyst ( 12 semanas).
- Matemáticas para Ciencia de Datos ( 24 semanas).
- Especialización en Deep Learning. (12 semanas).
- Track de Finanzas Cuantitativas (49 semanas)
- Aplicaciones Financieras De Machine Learning E IA ( 12 semanas).
- Las matemáticas de los mercados financieros (24 semanas).
- Deep Learning for Finance (12 semanas).
