Women Data Laboratory
Iniciamos el 18 de enero de 2021
FORMANDO CIENTÍFICAS DE DATOS.

Data Science

Aprende a generar procesos de extracción, utilizar modelos matemáticos, emplear algoritmos para convertir datos en conocimiento y generar información valiosa. Explora y descrube datos con ML (Machine Learning).

Big Data

2016 fue un año de gran trascendencia para big data. Las organizaciones comenzaron a almacenar y procesar datos de todo tipo y tamaño, además de extraer valor de ellos. En 2018, continuará el crecimiento y debes ser parte de él.
Aprende gestionar grandes volúmenes de datos.

Data Warehouse

Aprende a gestionar repositorios unificados para todos los datos que recogen los diversos sistemas de la organización. Implemente soluciones de repositorios físicos o lógicos con el fin de realizar analítica de datos.

Aplicaciones Web

Independientemente de tu profesión, es importante aprender a desarrollar aplicaciones para internet, conozca y aprenda las tecnologías necesarias para crear sus propios sitios web y publicarlos en internet.

Otras tecnologías

Conoce otras tecnologías que están impactando nuestro mundo.
(Unix, ETL Talend, ETL Informatica PowerCenter, AWS,  HTML+CSS+JS, Java, Spting, MongoBD, Python, SCRUM, Scala, R, Cloudera, Spark, D3.js, Hadoop, MapReduce, Hortonworks)

CONOCE A NUESTRO EQUIPO DE EXPERTOS

Tenemos un equipo de expertos con gran conocimiento en tecnologías de la información que opera en grandes CORPORATIVOS MUNDIALES.
Ph.D. en Ciencias Biomoleculares.
  • Catedrático en Universidad: Hull(UK), Aberdeen(Escocia), Queensland(Australia).
  • Experiencia enempresas: CNRS/Pierre Fabre(Francia), Noscira(España), Protagonist(Australia) y Pfizer(EUA).

Su experiencia incluyen: Cómputo, Estadística avanzada y Algoritmos de aprendizaje automático (Health Data Science fellow en Insight Data en Boston).

M. en Sistemas de Información.
  • Catedrático en diversas instituciones educativas.
  • Experiencia en el sector:
    Gobierno: INEGI
    Industrial: Nissan
    Banking: Banorte, BBVA, Santander
    Educativo: UTEQ
    Tecnologías: IBM

Su experiencia: Data Specialist en el sector financiero (DataMart, DataWarehouse, Business Intelligence, BigData, DataMining).


M. en Inteligencia Artificial.
  • Catedrático en diversas instituciones educativas de nivel superior.
  • Cuenta con diversos articulos de divulgación cientifica.
  • Ha realizado trabajo colaborativo en Ciencia de Datos con instituciones como el ITESM.

Su experiencia: Data Science & Data Mining en el sector de Seguros, especializandose en Machine Learning e Inteligencia Artificial.


Ph.D. en Biotecnología.
  • Catedrático en diversas instituciones Politécnicas.
  • Investigador en el Laboratorio Nacional de Genomica para la Biodiversidad.
  • Producción industrial agroalimentaria.

Su experiencia incluyen: Biotecnología, Cómputo Aplicado, Agroecología, Agronomía, Analisis estadísticos, Bioinformática, Industria Agroalimentaria y Genomica.

Lic. en Actuaria
  • Estadística
  • Matemáticas
  • Banking
  • Data Science with Python
  • Data Science with Google Plataform

Su experiencia: Data Mining y Data Science.


M. Science.
  • Experiencia en el sector industrial:
    GE Aviation
    GE Oil & Gas
    GE Power
    Greenwood Trails

Se especializa en el sector industrial: Su experiencia incluyen Inteligencia Artificial, Data Visualization, Machine Learning, Reinforcement Learning, Human Computer Interaction y Software Development Process

Ing. en Sistemas
  • Developer Sr.
  • Inteligencia de Negocios.

Experto en Business Intelligence.


Ing. en Sistemas
  • Developer Sr.
  • Data Warehouse.

Experto en Warehouse.


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