Diplomado en Ciencia de Datos (144h)

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En la era de la información, los datos se han convertido en un activo invaluable para las empresas y organizaciones de todo tipo. La capacidad de recopilar, analizar e interpretar estos datos puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso.

El Diplomado en Ciencia de Datos te brindará las habilidades y conocimientos necesarios para convertirte en un profesional capaz de aprovechar el poder de los datos para tomar decisiones estratégicas y mejorar el rendimiento de cualquier organización.

Se busca que al finalizar el diplomado, se obtenga habilidades y competencias para Identificar oportunidades para aplicar la ciencia de datos en diferentes áreas. Seleccionar las herramientas y técnicas adecuadas para cada proyecto. Realizar análisis de datos complejos de forma eficiente y precisa. Comunicar los resultados de tus análisis de forma clara y concisa.

Objetivos:

  • Conocer los fundamentos teóricos y aspectos tecnológicos asociados a la Ciencia de los Datos

  • Utilizar métodos y herramientas para el análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

  • Desarrollar proyectos de ciencia de datos para solucionar problemas. Las herramientas sugeridas son nltk, scipy, pandas, matplotlib y librerías de Python.

Perfil del estudiante:

  • Profesionales que buscan adquirir nuevas competencias en el campo de la ciencia de datos.

  • Entusiastas y personas con competencias básicas en programación y comprensión básica de repositorios y bases de datos.

  • Personas que buscan mejorar sus oportunidades laborales en un mercado cada vez más demandante de habilidades analíticas.

Categoría:

Descripción

Módulo 1: Introducción a la Ciencia de Datos (24 horas) prof. Carlos Acosta

  • Concepto y ciclo de vida de la ciencia de datos.

  • Habilidades y herramientas básicas para el científico de datos.

  • Ética y responsabilidad en el uso de datos.

Módulo 2: Recopilación y limpieza de datos (24 horas) Prof. Andres Sanoja

  • Introducción a las fuentes de datos.

  • Calidad de Datos

  • Técnicas de extracción, transformación y carga de datos.

  • Limpieza y tratamiento de datos incompletos o inconsistentes.

Módulo 3: Análisis de datos (24 horas) Prof. Paul Quijada

  • Estadística descriptiva e inferencial.

  • Análisis de regresión lineal y logística.

  • Probabilidad Condicional

  • Teorema de Bayes. Clasificación Bayesiana.

Módulo 4: Algoritmos en Ciencia de Datos Prof. Andres Sanoja

  • Técnicas de minería de datos.

  • Estudio y uso de algoritmos específicos para la ciencia de datos

    • Aprendizaje supervisado: regresión y clasificación bayesiana

    • Aprendizaje no supervisado: reglas de asociación, agrupación.

Módulo 5: Visualización de datos (24 horas) Profa. Tina Di Vasta

  • Principios de la visualización de datos.

  • Herramientas para la creación de gráficos y dashboards con Excel.

  • Comunicación efectiva de resultados a través de visualizaciones.

Módulo 6: Proyectos de ciencia de datos (24 horas) (Prof. Andres Sanoja)

  • Desarrollo de un proyecto práctico de aplicación de la ciencia de datos a un problema real. Las herramientas sugeridas son nltk, scipy, pandas, matplotlib y librerías de Python.

  • Presentación y defensa del proyecto ante un panel de expertos.

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