Ofertóneducativo
Diplomado
de ciencia
de datos
Inicio:
Próximamente
Duración:
78 horas
Modalidad:
A Distancia
Aquí Aprenderás:
Proporcionar a los participantes una visión práctica y estructurada de la ciencia de datos, comenzando desde conocimientos básicos. A lo largo del programa, se abordará el proceso completo, desde la adquisición de información hasta su manejo, organización, modelado y análisis.
Dirigido a...
Este diplomado está especialmente diseñado para profesionales que poseen conocimientos fundamentales en matemáticas y estadística, así como habilidades básicas en el uso de computadoras. Si tienes la disposición de explorar y aplicar un lenguaje de programación para la resolución de problemas en campos como la economía, las finanzas y áreas relacionadas, este programa es perfecto para ti.
Resumen
En la época contemporánea, prácticamente no hay actividad o fenómeno del que no se puedan recabar datos. Vivimos en un mundo que genera datos a una velocidad vertiginosa. Pero estos datos no son de valor si no podemos convertirla en información y en última instancia, en conocimiento. La ciencia de datos es una disciplina que abarca un conjunto de principios, definición de problemas, algoritmos, y procesos para extraer patrones no obvios, que sean útiles, de un conjunto de datos. Asimismo, incluye como reto la captura, limpieza, transformación y organización de los datos para poder usarlos en los procesos de análisis.
Programa
I. Introducción a la ciencia de datos
- Definición de ciencia de datos y temas afines (aprendizaje de máquina, minería de datos, big data, aprendizaje estadístico, etcétera)
- Ecosistema de la ciencia de datos
- Proceso para el análisis de datos
- Ética y privacidad
II. Herramientas computacionales para el manejo de datos: R
- Instalación de R, Rstudio y otras herramientas de apoyo. Filosofía de R
- Estructuras de datos y su manipulación en R
- Elementos de programación
- Modelación en R
- Reportes en R
III. Herramientas computacionales para el manejo de datos: python
- Instalación de Python, Jupyter y otras herramientas de apoyo
- Estructuras de datos y su manipulación en Python
- Tipos de análisis en Python
IV. Herramientas analíticas: Análisis exploratorio de datos
- Formulación de preguntas e hipótesis
- Preparación e identificación de la información
- Relaciones, agrupaciones y sumarización de datos
- Gráficas y estrategias para la visualización de datos
V. Modelos analíticos de Mineria de datos I: Modelo lineales
- Regresión y tipos de regresión
- Regularización de datos
- Regresión no paramétrica
VI. Modelo analíticos de Mineria de datos II: Clasificación y Redes Neuronales
- Algoritmos de clasificación y agrupamiento
- Modelos de redes neuronales
VII. Aplicaciones: Predicción, Minería de textos y otras
- Modelos predictivos
- Minería de textos
- Aplicaciones en los ámbitos financieros y económicos
VIII. Desarrollo de un proyecto: analiza tus propios datos
- Integración de los elementos del diplomado en un proyecto
- Documentación y presentación de resultados
Horario y costo
Inicio:
Próximamente
Duración:
78 horas, distribuidas en 26 sesiones
Modalidad:
A Distancia
Sesiones:
Para conocer la fecha de inicio, ponte en contacto con nosotros. reservaciones2@mide.org.mx
Costo:
Para conocer costo, ponte en contacto con nosotros. reservaciones2@mide.org.mx