Metodologías para proyectos de ciencia de datos

• Metodologías CRISP-DM, IBM, XP, SEMMA, CATALYST, KDD,
  ASUM, TDPS, DSPLC, BERRY & LINOFF. Definición,
  características, casos de uso.
• Taller: Selección de metodología según tipos de proyectos
  propuestos.
  

Metodologías para proyectos de analítica / BI.

• Metodologías R.Kimball, B.Immon. Definición,
  características, casos de uso.
• Taller: Selección de metodología según tipos de proyectos
  propuestos