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

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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

Contacta a nuestro asesor

Daisy Milena Ricaurte Yaquive

+57 3102154382

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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