Estandarte del emisor

Análitica de Datos

Análitica de Datos

Insignia otorgada a

Vladimir Ruzynke Castaño


Emitida el 30 oct 2025 por

Universidad Externado de Colombia

Universidad Externado de Colombia

La Certificación en Analítica de Datos para la Toma de Decisiones acredita a quienes completan cuatro módulos articulados: Introducción a la ciencia de datos (del problema de negocio a la implementación y aprendizaje continuo), Modelos supervisados (clasificación y regresión con enfoques desde regresión lineal y árboles hasta SVM y ensambles como Random Forest y XGBoost en Python/scikit-learn), Minería de datos (ciclo CRISP-DM con limpieza, transformación y selección de variables; modelos de clasificación, regresión, clustering y reglas de asociación usando pandas, scikit-learn y mlxtend) e Inteligencia de negocios y visualización (conexión, modelado y dashboards en Power BI para comunicar hallazgos y soportar decisiones). El egresado traduce objetivos estratégicos en preguntas analíticas, construye y valida modelos reproducibles, extrae insights accionables y los comunica con tableros claros, cerrando la brecha entre datos y gestión para generar impacto medible.
#DataScience #DataScienceProject #MachineLearning #Visualization

Emisor

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Universidad Externado de Colombia

mes@uexternado.edu.co

Criterios

Traducción del negocio a problemas analíticos: enmarca objetivos estratégicos como preguntas de datos, define métricas/KPIs y criterios de éxito, y prioriza casos de uso por impacto y factibilidad. Modelado supervisado robusto: diseña pipelines reproducibles en Python (preprocesamiento, validación, métricas), entrena y compara modelos de clasificación/regresión (p. ej., SVM, Random Forest, XGBoost) y justifica la selección final. Minería de datos end-to-end (CRISP-DM): ejecuta limpieza, transformación y selección de variables; aplica clasificación, regresión, agrupamiento y reglas de asociación; evalúa resultados y extrae insights accionables. Inteligencia de negocios y comunicación con datos: construye modelos semánticos y tableros en Power BI, narra hallazgos para audiencias técnicas y directivas, y conecta visualizaciones con decisiones y KPIs de la organización.

Habilidades

Proyectos, Minería, Visualización, Modelos Supervisados

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