Diplomado Big Data - Data Science

Información General

  • Duración: 17 Semanas Dedicación de 8/10 horas por semana
  • Diplomado 100% Virtual Acompañamiento Académico + Encuentros Sincrónicos
  • Orientación de un proyecto de analítica avanzada a través de la metodología CRISP-DM
  • Análisis de datos empleando RStudio Cloud y Python con Google Colaboratory

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Muchas organizaciones aún no conocen el poder de los datos y el enorme potencial que tienen estos en la toma de decisiones, gracias al sorprendente desarrollo de la computación, hoy disponemos de la capacidad de procesar grandes volúmenes de información ofreciendo una nueva visión de la realidad en términos de patrones, tendencias o asociaciones; especialmente en lo relacionado con el comportamiento de los individuos y sus interacciones. Este conocimiento es el objeto de formación en nuestro programa de Big Data y Data Science.

Actualmente los profesionales de Big Data son ampliamente solicitados; están llamados a liderar la transformación del sector empresarial aplicando el potencial de estas nuevas tecnologías.

Metodología

Metodología teórico - práctica, en la cual se cuenta con diferentes recursos y herramientas para fomentar el proceso de aprendizaje:

Clases Presenciales Virtuales: El docente explica los conceptos más relevantes para desarrollar la temática y compartir con los estudiantes, asimismo interactúa en el ambiente de aprendizaje realizando preguntas y resolviendo casos de uso con una duración promedio de una hora a hora y media.

Recursos Educativos Digitales: Dentro del proceso formativo se presentan diversos materiales didácticos que contribuyen en la construcción del Conocimiento y aportan en actividades propuestas.

Talleres y Casos prácticos: SSe proponen ejercicios y talleres usando sistemas de información real, para que el estudiante aplique lo analizado en el Material y las Clases Presenciales Virtuales y profundice sobre los temas del Diplomado.

Dirigido a

Profesionales en Estadística, Economía, Administración de Empresas, Matemáticas, Ingenierías o que cuenten con capacidades básicas en métodos cuantitativos o experiencia laboral en ámbitos donde el manejo de datos se convierte en información estratégica.

Objetivos

  • Ofrecer al estudiante una aproximación global y práctica de Big Data, en el cual se afiancen los conocimientos necesarios en el análisis y gestión de datos para su comprensión, así como las herramientas y estrategias que le permitan entender y rentabilizar el uso de Big Data.
  • Comprender las perspectivas a nivel económico y tecnológico en soluciones de Big Data.
  • Adquirir conocimientos sobre las diferentes soluciones de análisis para obtener beneficios en cualquier entorno empresarial.

Plan de Estudios

  • Módulo 1:Introducción a Data Science y Big Data.
  • Módulo 2:Introducción a la Programación con Python y R.
  • Módulo 3:Análisis Descriptivo y Exploratorio con Python y R.
  • Módulo 4:Limpieza y Transformación con Python y R.
  • Módulo 5:Machine Learning Usando Scikitlearn y CARET.
  • Módulo 6:Arquitectura y Herramientas Big Data - Spark y Mongo DB.
  • Módulo 7:Herramientas Complementarias - Reproducibilidad y Agilismo.
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