Oferta Académica
Diplomado
Ciencia de Datos
- Transformación Digital, Ingeniería de Datos y TIC´S
-
Remoto
- Inicia el 14 de febrero de 2024
-
96 horas
Inversión |
$ 2.959.000 |
Horarios |
Martes, miércoles y jueves de 18:00 a 21:00
|
duración | 10 semanas |
intensidad | 96 horas |
Facultad | Escuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología |
Objetivo
Presentar los principales conceptos y herramientas de la ciencia de datos.
Dirigido a
Este curso está dirigido a profesionales de todas las disciplinas que deseen adquirir habilidades en la Ciencia de Datos, desde estudiantes universitarios hasta empresarios y trabajadores en activo. No se requiere de una experiencia previa en Ciencia de Datos, pero es necesario tener conocimientos básicos en estadística y tener familiaridad con algún lenguaje de programación. Este curso es ideal para aquellos que deseen desarrollar habilidades en el manejo de bases de datos, la manipulación y visualización de datos, y el aprendizaje supervisado y no supervisado. Con una metodología accesible y práctica, este curso busca atraer a personas de diferentes perfiles y niveles de habilidades técnicas, para que puedan obtener los conocimientos y habilidades necesarios para tener éxito en el mundo de la Ciencia de Datos.
- Conocer el funcionamiento de una base de datos.
- Extraer la información de una base de datos.
- Depurar un conjunto de datos
- Describir gráfica y estadísticamente un conjunto de datos.
- Construir un modelo de regresión o clasificación a partir de una base de datos.
- Utilizar herramientas de visualización para presentar información obtenida de una base de datos.
• Bases de Datos
- Introducción a bases de datos relacionales
- Consultas en SQL
- Conexiones en SQL con Python
- Modelado de bases de datos (modelo Entidad Relación)
• Introducción a la Ciencia de Datos y Python
- Introducción a ciencia de datos y al software Python (Instalación)
- Manejo de variables básicas en python
- Funciones, y estructuras de control
• Probabilidad y Estadística en Python
- Fundamentos de probabilidad, distribuciones poblacionales, Distribuciones muéstrales.
- Tipos de datos y descripción de datos Estimadores y sus propiedades, estimadores puntuales
- estimadores por intervalo, pruebas de hipótesis
• Visualización y Manipulación de Datos en Python
- Matplotlib
- Seaborn
- Ejercicios
• Aprendizaje Supervisado
- Regresión lineal (Gradiente descendiente)
- Regresión lineal multivariable y evaluación de modelos de regresión
- Regresión logística y evaluación de modelos de clasificación
- Introducción a Redes Neuronales
- Redes Neuronales entrenamiento y evolución de modelos
- Ejercicios
• Aprendizaje no supervisado
- Clustering (Datos continuos y categóricos)
- PCA
- Análisis de correspondencia
- Otros métodos de agrupamiento
• Series de tiempo
- Análisis de Series de tiempo
- Modelos ARX y ARMAX
- Intervalos de confianza
- Aplicaciones
• Power BI
- Introducción a power BI
- Herramientas de visualización
- Publicación de resultados
- Taller
Educación informal, no conducente a título alguno o certificado de aptitud ocupacional. Certifica asistencia.
La Universidad del Rosario se reserva el derecho de modificar el programa o el equipo docente publicado.
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