Acerca de Diplomado en Data Science
DESCRIPCIÓN DEL DIPLOMADO:
El presente diplomado en data science entrega herramientas técnicas y metodológicas para que profesionales de las más diversas disciplinas puedan realizar procesos de análisis de datos, diseñar modelos matemáticos y estadísticos y generar aplicaciones que les permitan hacer inteligencia con los datos e información en diversos ámbitos de aplicación. La principal fortaleza del data science, es que no restringe su desarrollo sólo a matemáticos o informáticos, sus herramientas pueden ser de dominio de profesionales de las más diversas disciplinas, favoreciendo el trabajo inter y multidisciplinario, pues aporta una visión sistémica para comprender el comportamiento de sistemas complejos.DIRIGIDO A:
Ingenieros Civiles y de Ejecución de los diversos ámbitos de especialización, Ingenieros Comerciales, Economistas, Administradores Públicos, Psicólogos, Sociólogos, y en general, profesionales de diversas disciplinas que se desempeñan en áreas de gestión de empresas o ámbito público, de diferentes rubros.
OBJETIVOS:
- Comprender los fundamentos teóricos y conceptuales del big data y la ciencia de datos, como herramienta tecnológica para la gestión.
- Conocer métodos y modelos matemáticos y estadísticos fundamentales para el desarrollo de soluciones de data science.
- Emplear herramientas computacionales y de programación para data science.
- Reconocer los requerimientos tecnológicos y de visualización para grandes volúmenes de datos.
- Aplicar herramientas técnicas y metodológicas para diseñar e implementar técnicas de data science en procesos de análisis y toma de decisiones.
PROGRAMA:
- FUNDAMENTOS DE LA CIENCIA DE DATOS
- Introducción al big data y Data Science
- Aplicaciones en Data Science
- Innovación, Tecnologías y Talleres
- Aplicaciones en Depp Learning
- Aplicaciones en Smart Cities
- HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS Y FORECAST
- Métodos Descriptivos y gráficos
- Probabilidades y muestras
- Inferencia estadística
- Modelos Lineales y predictivos
- Forecast temporal.
- HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES Y MACHINE LEARNING
- Introducción a la programación con R
- Procesos y Operaciones en conjuntos de datos
- Machine Learning en clasificación, dimensión y agrupamientos.
- HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Power BI
- Tableau
- R – Markdown
- R – Shiny
- APLICACIONES EN DATA SCIENCE
- Aplicaciones en Business Intelligence.
- Aplicaciones en ámbito bancario y mercado financiero.
- Aplicaciones en ámbito público, evaluación de impacto y marketing.
- Aplicaciones en datos no estructurados y texto.
