Diplomado en Ciencia de datos para la gestión (online)
Diplomado
Online
Descripción
-
Tipología
Diplomado
-
Metodología
Online
-
Horas lectivas
300h
-
Duración
11 Meses
Este diplomado está orientado a la gente que quiere adquirir las competencias fundamentales de Ciencias de Datos pero que no necesariamente tiene una base matemática, ni tampoco se interesa por los detalles de los algoritmos, sino más bien en la forma de ponerlo en práctica en los negocios y las organizaciones.
Todo trabajo en ciencia de datos comienza con la obtención de los datos, y una de las principales fuentes son las bases de datos. Un curso de Python y Base de Datos, te entregará las competencias para interactuar con un motor relacional o un motor noSQL desde un programa Python. El curso de Minería de Datos y Machine Learning, enseña las principales técnicas, algoritmos y métodos que permiten utilizar los datos para entender qué está sucediendo y obtener insights que permitan tomar mejores decisiones. El foco del curso de Visualización apunta a ser capaces de producir visualizaciones efectivas desde una montaña de datos muy difíciles de entender. Por último, el curso de Presente y Futuro de la Inteligencia de Negocios, permite poner todo en la perspectiva de los negocios, entregando una visión muy amplia de lo que es y a qué apunta la Inteligencia de Negocios hoy en día.
A tener en cuenta
- Diseñar y construir programas en lenguaje Python capaces interactuar con un motor de bases de datos para extraer y modificar información, y aplicar algoritmos y técnicas de minería de datos en el contexto de una analítica descriptiva y predictiva.
- Presentar en forma gráfica la información de modo que pueda ser comprendida rápidamente.
- Aplicar técnicas y enfoques de inteligencia de negocios para una gestión guiada por datos en el proceso de transformación digital. O37
Profesionales interesados en adquirir competencias en el área de Ciencia de Datos para aplicarlos en la gestión o la transformación digital de los negocios.
Se recomienda contar con conocimientos básicos de programación, específicamente en lenguaje Python. En particular, debe ser capaz de utilizar controles de flujo, distintos tipos de datos y funciones, y diccionarios con Python.
Opiniones
Materias
- Base de datos
- Minería de Datos
- Big Data
- Inteligencia de Negocios
- Visualización de datos
- Machine learning
- Análisis de datos
Profesores
Jaime Navón Cohen
Profesor Asociado Ciencia de la Computación UC
Doctor of Philosophy, University of North Carolina at Chapel Hill. Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology. Ingeniero Civil Electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesor Asociado y Director del Departamento de Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Temario
- Conceptos fundamentales de bases de datos.
- El modelo relacional.
- El lenguaje de consultas estándar SQL.
- Interacción directa con una base de datos relacional usando SQL.
- Conectores y librerías Python para trabajo con Bases de Datos relacionales.
- Extracción directa de información desde un programa Python.
- La librería Pandas y el concepto de Dataframe.
- Extracción de información de mediana complejidad desde un programa Python.
- Modificación y eliminación de información de la base de datos desde Python.
- El modelo de documentos.
- El formato JSON.
- Interacción con una base de datos de documentos desde un programa Python.
CURSO: INTRODUCCIÓN A MINERÍA DE DATOS Y MACHINE LEARNING
- Conceptos fundamentales de minería de datos.
- Preparación de datos y reducción de información.
- Reglas de asociación.
- Algoritmos de clasificación.
- Algoritmos de Clustering y medidas de similaridad.
- Selección de modelos e introducción a Machine Learning.
CURSO VISUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN EN LA ERA DE BIG DATA
- Ejemplos históricos de Visualización de datos.
- Conceptos fundamentales de visualización de información.
- Funciones básicas de matplotlib y seaborn.
- Modelo anidado de Mundzner de diseño y validación de visualización.
- Reglas y recomendaciones generales para visualizaciones efectivas.
- Diseño e implementación de gráficos simples para datos tabulares usando modelo anidado.
- Diseño e implementación de gráficos avanzados para datos tabulares usando modelo anidado.
- Reducción de dimensionalidad.
- Diseño e implementación de gráficos avanzados para datos de red usando modelo anidado.
- Visualización básica de datos de texto.
- Visualización básica de datos espaciales.
CURSO: PRESENTE Y FUTURO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
- Estado actual de la inteligencia de negocios.
- Plataforma Moderna de Análisis de Datos.
- Centralización vs Descentralización.
- Desafíos de la Inteligencia de Negocios actual.
- El rol de la Agilidad en la Inteligencia de Negocios.
- Principios de Gobierno de Datos.
- Roles asociados al Gobierno de Datos.
- Introducción a la Calidad de Datos.
- El pensamiento analítico como base de la creación de valor a partir de los datos.
- El nuevo rol del Traductor Analítico.
- Uniendo Todo: Inteligencia de Negocios para una nueva década.
Diplomado en Ciencia de datos para la gestión (online)