Diplomado en Ciencia de Datos: Data Science

Duración

3 meses

Titulación

Diplomados

Modalidad

Online

    Este programa incluye:

    Videos

    Tutoría personalizada

    Recursos descargables

    Titulación oficial

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    Descripción del programa

    El Diplomado en Ciencia de Datos: Data Science aborda los principios fundamentales y las aplicaciones prácticas de la ciencia de datos en el contexto actual. A medida que las organizaciones buscan aprovechar el poder de los datos para obtener información significativa y tomar decisiones basadas en evidencia, la demanda de profesionales en data science se ha incrementado considerablemente. Este diplomado comienza con una introducción exhaustiva a la ciencia de datos, donde podrás adquirir una comprensión profunda de los conceptos y metodologías fundamentales que rigen esta disciplina. Además, se exploran las herramientas y tecnologías necesarias para el científico de datos, con especial énfasis en el papel fundamental del Big Data para el análisis de datos.

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

    1. ¿Qué es la ciencia de datos?
    2. Herramientas necesarias para el científico de datos
    3. Data Science & Cloud Compunting

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

    1. Modelo de datos
    2. Tipos de datos
    3. Claves primarias
    4. Índices
    5. El valor NULL
    6. Claves ajenas
    7. Vistas
    8. Lenguaje de descripción de datos (DDL)
    9. Lenguaje de control de datos (DCL)

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

    1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
    2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
    3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
    4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB

    1. ¿Qué es MongoDB?
    2. Funcionamiento y usos de MongoDB
    3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y Shell de comandos
    4. Creando nuestra primera base de datos NoSQL: Modelo e inserción de datos
    5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
    6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
    7. Consulta de datos en MongoDB

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

    1. Introducción a Python
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Librerías para el análisis de datos en Python
    4. MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

    1. Introducción a R
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Tipos de datos
    4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
    5. Integración de R en Hadoop

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

    1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
    2. Inferencia estadística
    3. Modelos de regresión
    4. Pruebas de hipótesis

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE LOS DATOS

    1. Inteligencia Analítica de negocios
    2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
    3. Presentación de resultados

    Metodología

    asesorias

    Integración en equipos de trabajo

    asesorias

    Trabajo en línea

    asesorias

    Asesorías y auditorías

    asesorias

    Proyecto Final

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    Descubre la innovadora metodología de UDAVINCI

    Con nuestra metodología de aprendizaje online el alumno comienza sus estudios en UDAVINCI a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional.


    El alumno contará con todos los contenidos y recursos: vídeos, presentaciones, libros, links de internet, y una serie de actividades tales como: foros, auto evaluaciones, ensayos, estudios de caso, etc... todo ello articulado y organizado en una guía académica semanal por docentes especializados. A la par, una vez cada 15 días (según la asignatura que se trate), tendrá una sesión sincrónica con el docente. Esta sesión es una reunión donde podrá interactuar con el facilitador y sus pares académicos, exponer dudas y preguntas. Generalmente se realiza entre lunes y viernes, entre 19:00 y 22:00, horario de CDMX. No es una sesión obligatoria, a menos que se indique lo contrario al inicio de la asignatura.

    Validez Académica

    Campo Laboral

    Este Diplomado en Ciencia de Datos: Data Science está dirigido a profesionales y estudiantes que trabajan o desean trabajar en áreas como la inteligencia de negocios, la toma de decisiones basada en datos, la investigación y el desarrollo de productos y servicios basados en datos. También es adecuado para mejorar las habilidades técnicas en el análisis de datos.

    Perfil de egreso

    Al completar este Diplomado en Ciencia de Datos: Data Science, estarás preparado para trabajar en una variedad de roles relacionados con la ciencia de datos y el análisis de datos. Podrás trabajar como científico de datos, analista de datos, consultor de inteligencia de negocios o ingeniero de datos en diferentes sectores, como finanzas, marketing, salud o tecnología.
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