Ofertóneducativo
Diplomado
de ciencia
de datos
Inicio:
Próximamente
Duración:
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: Modelos lineales
- Regresión y tipos de regresión
- Regularización de datos
- Regresión no paramétrica
VI. Modelos 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
¿Quién expone?
Dr. Jorge Francisco de la Vega Góngora
Coordinador Académico
Bartolo de Jesús Villar Hernández
Cuerpo académico
Maximiliano Álvarez Rangel
Cuerpo académico
Hermilo Cortés González
Cuerpo académico
Enrique Cuervo Guzmán
Cuerpo académico
Lleva el programa contigo
Horario y costo
Inicio:
Próximamente
Duración:
78 horas, distribuidas en 26 sesiones
Modalidad:
A Distancia
Sesiones:
Miércoles 18:00 a 21:00 horas
Costo:
Informes e inscripción