Diplomado de Ciencia de datos

Modalidad 100% en en línea

Incrementa tu competitividad laboral en un mundo cada vez más impulsado por los datos.

Obtén habilidades en análisis de datos y aprende a tomar decisiones más informadas, soluciona problemas complejos con base en datos y mejora el rendimiento de proyectos identificando áreas de mejora y optimización de procesos operativos o de negocio.

Modalidad

100% virtual

Duración

6 semanas / 48 horas de formación

Costo total del diplomado

$7,200 MXN

¿Por qué aprender Ciencia de Datos en el Tecnológico de Software?

  • Aprendizaje práctico: A lo largo de los módulos, trabajarás en ejercicios prácticos y proyectos que te permitirán aplicar lo que aprendes en situaciones del mundo real.
 
  • Instructores expertos: Serás guiado por expertos en la materia, que te brindarán conocimientos actualizados y valiosos consejos de la industria.
 
  • Amplio temario: Desde los conceptos básicos hasta las técnicas más avanzadas, cubrimos todo lo que necesitas para destacar en el campo de la Ciencia de Datos.
 
  • Toma de decisiones basada en datos: Aprende a tomar decisiones informadas y basadas en el análisis de datos para impulsar el éxito empresarial.
Beneficios de estudiar inglés en el Tecnológico de Software

¿Para quién está dirigido este diplomado?

Analistas de datos y estadísticos

Profundiza en técnicas avanzadas de análisis de datos y estadística para enriquecer tus capacidades analíticas.

Ingenieros y científicos

Descubre cómo la ciencia de datos puede potenciar tus investigaciones y proyectos de ingeniería.

Profesionales en marketing y negocios

Aprende a interpretar grandes volúmenes de datos para tomar decisiones estratégicas y mejorar el rendimiento empresarial.

Profesionales

Aquellos que deseen adquirir habilidades en Ciencia de Datos para avanzar en sus carreras.

¿Qué vas a aprender?

En este diplomado explorarás desde los fundamentos hasta las aplicaciones más avanzadas de esta disciplina. Nuestro objetivo es equiparte con las habilidades y el conocimiento necesario para:

  • Recolectar, procesar y analizar datos de manera efectiva.
  • Visualizar y comunicar información clave a través de gráficos y dashboards.
  • Construir modelos de aprendizaje automático para tomar decisiones basadas en datos.
  • Comprender los aspectos éticos y de gobernanza de los datos en un mundo digital.

Esquema de clases

Esquema de Clases
Uno

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

Dos

Se otorga constancia al acreditar cada módulo.

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

Sobre el instructor

Alberto Lopez

Mtro. Alberto López C.

Ingeniero en sistemas

  • 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.

Temario del Diplomado de Ciencia de Datos

  • 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. 
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