Diplomado en Ciencias de Datos
El Diplomado en Ciencias de Datos te ofrece la oportunidad de sumergirte en un campo en franco crecimiento, donde la demanda laboral no deja de aumentar. Las empresas buscan profesionales capaces de interpretar y transformar grandes volúmenes de datos en información valiosa para la toma de decisiones estratégicas. Este curso te dotará de habilidades esenciales, como el análisis estadístico, la visualización de datos y el uso de herramientas tecnológicas avanzadas. Aprenderás a extraer insights clave que impulsen la innovación y mejoren la eficiencia operativa. A través de un enfoque práctico y actualizado, te prepararás para destacar en un entorno competitivo, abriendo las puertas a nuevas oportunidades profesionales. No solo mejorarás tus competencias técnicas, sino que también desarrollarás un pensamiento analítico crítico indispensable en la era digital. Conviértete en un experto en ciencias de datos y lleva tu carrera al siguiente nivel.
Duración
3 meses
A quién va dirigido
El Diplomado en Ciencias de Datos está dirigido a profesionales y titulados del sector tecnológico, estadístico o empresarial que desean profundizar en el análisis y gestión de datos. Es ideal para quienes buscan actualizar sus conocimientos en herramientas de data science aplicadas a la toma de decisiones estratégicas en sus organizaciones.
Aprenderás a
Este curso te prepara para manejar grandes volúmenes de datos, aplicar técnicas de aprendizaje automático y realizar análisis predictivos. Aprenderás a utilizar herramientas como Python y R para desarrollar modelos capaces de resolver problemas complejos en diversas industrias. Al finalizar, serás capaz de extraer información valiosa de los datos, optimizar procesos y tomar decisiones informadas basadas en evidencia cuantitativa, mejorando así tu capacidad analítica y estratégica.
Campo Laboral
- Analista de datos en empresas tecnológicas - Especialista en inteligencia de negocios - Diseñador de modelos predictivos - Consultor en big data para diversas industrias - Científico de datos en sector financiero - Ingeniero de datos para startups - Responsable de analítica en marketing digital - Investigador en proyectos de innovación tecnológica
Plan de estudios
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
- Modelo de datos
- Tipos de datos
- Claves primarias
- Índices
- El valor NULL
- Claves ajenas
- Vistas
- Lenguaje de descripción de datos (DDL)
- Lenguaje de control de datos (DCL)
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y usos de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB: Instalación y Shell de comandos
- Creando nuestra primera base de datos NoSQL: Modelo e inserción de datos
- Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 6. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
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