Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Duración

3 meses

Titulación

Diplomados

Modalidad

Online

    Descripción del programa

    La Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial (IA) han emergido como pilares fundamentales en la era digital actual, transformando la forma en que las empresas abordan la toma de decisiones estratégicas. La explosión de datos generada de forma diaria ha generado una necesidad imperativa de comprender, analizar y extraer información valiosa de estos datos. Este Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial proporciona una comprensión exhaustiva de esta. Desde la introducción a la Ciencia de Datos hasta el análisis avanzado de datos y el procesamiento en tiempo real, adquirirás las habilidades necesarias para abordar problemas complejos en el mundo de los datos y la inteligencia artificial usando lenguajes como Python y R.

    Este programa incluye:

    Videos

    Tutoría personalizada

    Recursos descargables

    Titulación oficial

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    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 e Inteligencia Artificial se orienta a profesionales de diversas disciplinas y sectores, como ingenieros, matemáticos, analistas de negocio, científicos de datos, desarrolladores de software y profesionales de TI. También está diseñado para estudiantes que deseen empezar en la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.

    Perfil de egreso

    Con este Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial podrás trabajar como Científico de Datos, Ingeniero de Datos, Analista de Datos, Analista de Negocios, Consultor de Business Intelligence, Especialista en Inteligencia Analítica y Desarrollador de Aplicaciones de Análisis de Datos en empresas de diversos sectores, como tecnología, finanzas, salud o marketing.
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