Diplomado Virtual en Ciencia de Datos

Los lenguajes de programación son la clave del futuro. Únete a nuestro Diplomado en Ciencia de Datos 100% Virtual y desbloquea tu potencial en analítica y modelado de datos.

Domina la Ciencia de Datos de manera práctica y completa. Desde conceptos básicos hasta proyectos reales, aprende herramientas de vanguardia como Python, Pandas y Matplotlib. Desarrolla habilidades analíticas, resuelve problemas y comunica eficazmente con una mentalidad orientada al negocio. Comienza hoy con tu proceso de admisión.

¿Qué aprenderás?

– Los principios esenciales que rigen mundo de la ciencia de datos con una sólida base teórica y práctica.

– Técnicas avanzadas de análisis y modelado de datos, que te permitirán interpretar y transformar datos complejos en información significativa.

– El uso de aplicaciones prácticas de la ciencia de datos para resolver problemas reales y tomar decisiones informadas.

El Diplomado en Ciencia de Datos está estructurado para promover no solo el aprendizaje de habilidades técnicas, sino también para fomentar la innovación y la aplicación creativa de la ciencia de datos en diversos contextos profesionales.

El objetivo de este Diplomado en Ciencia de Datos es dotarte de conocimientos sólidos y habilidades prácticas para que puedas destacar en el área. Nos enfocaremos en el desarrollo del pensamiento analítico, la resolución de problemas y las habilidades de comunicación. Este diplomado enfocado en análisis y modelado de datos está diseñado para afianzar el conocimiento a través de la práctica en proyectos reales. 

Plan de Estudios del diplomado en Ciencia de Datos

FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS

En esta unidad introductoria, los participantes explorarán los pilares esenciales de Ciencia de Datos, desde estadísticas descriptivas hasta programación en Python. Adquirirán habilidades en manipulación y
visualización de datos, sentando bases para futuras exploraciones en aprendizaje automático.

ANÁLISIS Y MODELADO DE DATOS

Esta unidad esencial sumerge a las y los participantes en el análisis y modelado de datos. Aprenderán preprocesamiento, modelos de regresión, clasificación y evaluación de eficacia, adquirirán habilidades críticas para análisis sólidos y construcción de modelos
predictivos precisos.

APLICACIONES DE CIENCIA DE DATOS

Las y los participantes explorarán aplicaciones prácticas de Ciencia de Datos, desde análisis exploratorio y visualización avanzada, hasta técnicas de agrupamiento y detección de anomalías. Realizarán proyectos prácticos con conjuntos de datos reales, para enfrentar
los desafíos del mundo real.

METODOLOGÍAS PARA LA GESTIÓN DE PROYECTOS

Las y los participantes conocerán cómo gestionar proyectos de Ciencia de Datos de manera efectiva, ética y colaborativa a través de metodologías y modelos predictivos. Se abordan temas como estadística descriptiva, Python, Pandas, NumPy, Matplotlib y
algoritmos de aprendizaje automático.

David Sierra Porta
Licenciado en Matemáticas y Física, Magister Scientiarum en Física Fundamental y Doctor en Física Fundamental. Investigador de muografía, partículas de alta energía y astrofísica computacional.

Andy Domínguez Monterroza

Ingeniero Mecánico, Magíster en Física Avanzada y Matemática Aplicada. Áreas de interés de investigación: ciencia de datos, análisis de series de tiempo, geometría fractal y topología aplicada.

Yady Tatiana Solano Correa

Doctora en Informática y Telecomunicaciones, ingeniera física con experiencia en proyectos nacionales e internacionales. Docente e investigadora con más de 10 años de experiencia en ciencias de la tierra, ciencia de datos, procesamiento digital de imágenes y seguridad hídrica.

Roberto Trespalacios Alies
Doctorando en Ciencias Computacionales. Centrado en el estudio de Big Data, análisis de datos funcionales y minería de datos. Ha desempeñado diferentes labores relacionadas con el área de la educación y la investigación.