Diplomado de Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos ha emergido como una disciplina de rápido crecimiento y alta relevancia en los últimos años. Su poder radica en la capacidad para extraer información valiosa para agilizar la toma de decisiones clave en las empresas. 

Al tomar este diplomado no solo obtendrás habilidades técnicas avanzadas, sino que también desarrollarás una comprensión profunda de cómo aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones del mundo real. 

Modalidad: 100% virtual

Objetivo

En este diplomado explorarás desde los fundamentos, hasta las aplicaciones más avanzadas de esta fascinante disciplina para equiparte con las habilidades y los conocimientos necesarios para:

Recolectar datos

Recolectar, procesar y analizar datos de manera efectiva.

Visualizar info

Visualizar y comunicar información clave a través de gráficos y dashboards.

Construir modelos

Construir modelos de aprendizaje automático para tomar decisiones basadas en datos.

Comprender aspectos

Comprender los aspectos éticos y de gobernanza de los datos en un mundo digital.

Dirigido a:

• Analistas de Datos.

• Ingenieros y Científicos.

• Profesionales en Marketing y Negocios.

• Estudiantes que buscan una ventaja competitiva en el mercado laboral.

• Entusiastas de la tecnología y datos que desean explorar un campo emocionante y en constante evolución.

Esquema de clases

• El curso se compone de 6 módulos completamente autogestivos, 100% en línea.

• Se otorga constancia al acreditar cada módulo.

• Se otorga diploma con validez curricular al finalizar el curso completo.

Temario del curso

  • Introducción a la ciencia de datos.
  • Herramientas y tecnologías clave (Python, R, SQL).
  • Proceso de ciencia de datos: de la recopilación a la visualización.
  • Técnicas de análisis estadístico.
  • Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
  • Creación de dashboards interactivos.
  • Introducción al aprendizaje automático.
  • Algoritmos de clasificación y regresión.
  • Validación y evaluación de modelos.
  • Fundamentos de Big Data.
  • Tecnologías de almacenamiento y procesamiento (Hadoop, Spark).
  • Bases de datos NoSQL.
  • Conceptos básicos de IA y redes neuronales.
  • Introducción a TensorFlow y Keras.
  • Aplicaciones de IA en la ciencia de datos.
  • Principios éticos en ciencia de datos.
  • Privacidad y seguridad de los datos.
  • Gobernanza y cumplimiento normativo.

Sobre el instructor

Mtro. Alberto López C.

Ingeniero en Sistemas Computacionales con Maestría en Administración de Empresas, Certificado en Ciencia de Datos y Ciberseguridad, cuenta con 30 años de experiencia en TI, de los cuales 15 han sido en el extranjero. 

Ha ocupado puestos como Coordinador de la Carrera de Ingeniería de Datos, Profesor en la Ingeniería en Ciberseguridad en la Universidad Politécnica de Yucatán y ha participado como orador en conferencias de Inteligencia Artificial y Ciberseguridad. 

Actualmente se desempeña como Científico de Datos en Plenumsoft.

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