Diplomado en Data Science

Universidad de Las Américas

Diplomado

Online

$ 970.000 Exento de IVA

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    135h

  • Duración

    9 Meses

  • 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

A tener en cuenta

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.

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

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Opiniones

Materias

  • Programación
  • Estadística
  • Inteligencia artificial
  • Análisis de datos
  • Redes

Profesores

Equipo Docente

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Director

Temario

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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