Oferta Académica
Diplomado
Ciencia de Datos
- Transformación Digital, Ingeniería de Datos y TIC´S
-
Remoto
- Inicia el 25 de junio 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
Dirigido a profesionales que deseen aprender sobre la ciencia de datos, se requiere un conocimiento básico de estadística y tener familiaridad con algún lenguaje de programación.
- 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
Conoce a tus profesores
PhD en Química con amplia experiencia en el uso de métodos avanzados de simulación y técnicas de análisis de datos en entornos de HPC, así como en el diseño, manejo y gestión de bases de datos mediante lenguajes de programación como Python, C/C++ y SQL. Con profundo interés en la quimio informática, que es un campo interdisciplinario que se enfoca en la aplicación de métodos informáticos para analizar y comprender datos químicos y biológicos, incluyendo la modelización de estructuras moleculares.
Magistra en Analítica para la Inteligencia de Negocios en la Pontificia Universidad Javeriana, con experiencia en análisis de datos, IoT y business intelligence, amplio conocimiento en Excel, Power BI y SQL. Líder en proyectos de analítica desde recolección, transformación y normalización de información hasta el diseño e implementación de reportaría para la toma de decisiones, también proyectos de levantamiento, seguimiento y evaluación de indicadores en diferentes áreas.
Egresado de la carrera de Matemáticas Aplicadas a ciencias de la computación, con maestría en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de las Computación con especialidad en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. Tiene experiencia como científico de datos para el departamento de planeación nacional. Ingeniero de datos para Open SC. Desarrollador móvil en Flutter.
Egresado de la carrera de Matemáticas Aplicadas a ciencias de la computación, con maestría en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de las Computación. Amplia experiencia en el manejo de bases de datos relacionales. Experiencia como analista de inteligencia de mercadosy experiencia docente en la Escuela de Ingeniería Ciencia y Tecnología de la universidad del Rosario.
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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