¿Qué debe saber para certificarse como Científico de Datos?

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La demanda de científicos de datos en México va al alza. Las razones son numerosas, pero podemos destacar entre las principales a la transformación digital por la que están pasando las empresas de distintos sectores productivos, el crecimiento exponencial de datos, y la necesidad de profundizar en ellos para extraer información y conocimiento que soporten la toma de decisiones.

A fin de satisfacer dicha necesidad, SAS trae al país SAS Academy, su programa de certificación especialmente diseñado para fortalecer las capacidades de los expertos analíticos en áreas como Big Data, analítica avanzada, liderazgo y comunicación.

Marcando un hito en el país, SAS Academy consta de tres cursos inmersivos desarrollados por especialistas con altos niveles de conocimiento analítico; certificaciones reconocidas mundialmente; clases presenciales y en línea basadas en colaboración, sesiones prácticas y casos de estudio; instructores experimentados que guían a los aspirantes, responden sus dudas y les ayudan a prepararse para tomar los exámenes; y acceso continuo a software de SAS y a materiales educativos.

Específicamente, el programa consta de tres niveles: SAS Certified Big Data Professional, SAS Certified Advanced Analytics Professional y SAS Certified Data Scientist (éste último se obtiene al completar los dos primeros). Click To Tweet

Aquí una breve descripción de los temas que se abordan:

SAS Certified Big Data Professional

Esta certificación es para personas que están listas para aprovechar su conocimiento en programación básica a fin de aprender cómo reunir y analizar grandes volúmenes de datos.

  • Big Data Challenges and Analysis-Driven Data – Ofrece un panorama de los desafíos asociados con Big Data y los datos requeridos para el análisis.
  • Exploring Data with SAS Visual Analytics – Cómo realizar análisis avanzado de datos utilizando SAS Visual Analytics Explorer explorando tablas en memoria desde el SAS LASR™ Analytic Server.
  • Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression and Logistic Regression – Se enfoca en t-tests, ANOVA y regresión lineal.
  • Preparing Data for Analysis and Reporting – Cómo realizar tareas de gestión de datos, como el mejoramiento de la calidad, la resolución de entidades y el monitoreo.
  • Introduction to SAS and Hadoop: Essentials – Cómo utilizar métodos de programación SAS para leer, escribir y manipular datos de Hadoop.
  • DS2 Programming Essentials with Hadoop – Se enfoca en D2S, un lenguaje propietario de SAS para la manipulación avanzada de datos.
  • Hadoop Data Management with Hive, Pig and SAS – Curso práctico en el que se aprende a utilizar el procesamiento y el análisis para encontrar insights en los Big Data estructurados y no estructurados.
  • Getting Started with SAS In-Memory Statistics – Enfocado en acceder a datos dentro del SAS LASR Analytic Server y realizar el análisis exploratorio y la preparación.

SAS Certified Advanced Analytics Certification

Concebido para quienes desean profundizar sus conocimientos y habilidades en analítica avanzada. Se requiere amplia experiencia en matemáticas aplicadas.

  • Applied Analytics Using SAS Enterprise Miner – Se desarrollan las habilidades para ensamblar diagramas de flujo de análisis usando SAS Enterprise Miner con el propósito de descubrir patrones, y el modelado predictivo.
  • Neural Network Modeling – Permite entender y aplicar dos populares algoritmos de redes neurales artificiales: perceptrones multicapa y funciones básicas radiales.
  • Predictive Modeling Using Logistic Regression – Explora el modelado predictivo usando el software SAS/STAT.
  • Data Mining Techniques: Predictive Analytics on Big Data – Introducción a aplicaciones y técnicas para estudiar y modelar volúmenes de datos; se presentan estrategias de modelado básicas y avanzadas.
  • Using SAS to Put Open Source Models into Production – Introducción a los aspectos básicos para integrar la programación R y los scripts Python en SAS y SAS Enterprise Miner.
  • Text Analytics Using SAS Text Miner – Se aprende a utilizar SAS Text Miner para descubrir temas o conceptos contenidos en grandes colecciones de documentos.
  • Time Series Modeling Essentials – Aborda los fundamentos del modelado de datos de series temporales, con un enfoque en el uso aplicado de los tres tipos de modelos principales para analizar series temporales univariadas.
  • Experimentation in Data Science – Cubre aspectos esenciales de la experimentación en la ciencia de datos, por qué los experimentos son vitales para las iniciativas de ciencia de datos, y cómo diseñar ensayos eficientes y efectivos.
  • Optimization Concepts for Data Science – Los participantes aprenden cómo plantear problemas de optimización y hacer sus formulaciones eficientes al usar series de índices.

La principal ventaja que ofrece SAS es que ambos niveles pueden cursarse de manera presencial en sus instalaciones ubicadas en la Ciudad de México, hasta completar 1,200 horas, o bajo la modalidad de eLearning a lo largo de hasta 10 meses.

SAS Academy se proyecta como una ruta para “no solamente pensar como un científico de datos, sino para convertirse en uno de ellos”, dándole a los profesionales analíticos las herramientas para transformar digitalmente a sus organizaciones, explotar sus propias capacidades y potenciar crecimiento laboral y económico.

Si desea consultar más información sobre SAS Academy, visite: https://www.sas.com/es_mx/learn/academy-data-science.html

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Roberto Torres

Profesional Services Director

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