Name: Diplomado en Data Science
Brand: Universidad de Las Américas
Price: 970000 CLP

Descripción

Tipología

Diplomado
Metodología

Online
Horas lectivas

135h

Duración

9 Meses
Inicio

06/05/2024
Clases virtuales

Sí

El Diplomado en Data Science nace como oferta novedosa a la creciente demanda por profesionales con conocimientos en las técnicas y herramientas de la Ciencia de Datos. Es así, como se concreta un diplomado de 90 horas, cuyo programa de estudio se distribuye en cinco módulos que comienzan con una introducción a la estadística, para luego seguir con una introducción a diferentes lenguajes de programación para Data Science, finalizando con la profundización en diferentes técnicas modernas para el análisis de datos de diversas fuentes.

Información importante

Documentación

DATA SCIENCE 2024-1.pdf

Sedes y fechas disponibles

Online

comienzo

06 may 2024Inscripciones abiertas

A tener en cuenta

¿A quién va dirigido?

Profesionales y técnicos de diversas disciplinas que se desempeñen en el ámbito de la administración, ingeniería, estudios sociales, economía y áreas en donde sea necesario generar análisis de datos o información, ya sea en el sector público o privado.

Profesionales egresados de Universidad de Las Américas o de otras instituciones de educación superior, docentes que deseen perfeccionar sus conocimientos y trabajadores que, en su ejercicio, deseen perfeccionarse en Data Science.

Requisitos

Foto de cédula de identidad por ambos lados. Completar Ficha de preinscripción.
Foto de Título o Certificado de Título.

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Programación
Estadística
Inteligencia artificial
Análisis de datos
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Equipo Docente

Director

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Módulo IIntroducción al Data ScienceEl Rol del Data Scientist Herramientas para el Data Science Introducción al Análisis de Datos Estadística descriptivaAnálisis Exploratorio de Datos

Módulo IIProgramación para Data ScienceIntroducción a Python

Módulo IIIMachine Learning IMétodos de clusterización Reducción de dimensionalidad K-meansAnálisis de componentes principales

Módulo IVMachine Learning IIRegresión Lineal y LogísticaÁrboles de decisión y Random Forest Support Vector MachinesGradient boosting (XGBoost) Redes Neuronales Artificiales

Módulo VAplicaciones de la Inteligencia ArtificialProcesamiento de Lenguaje Natural Visión ComputacionalAnalítica de ImágenesCasos de Uso de la Inteligencia Artificial

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