Descripción
Descripción General del Diplomado
Este diplomado ofrece una formación integral y práctica en el ciclo completo de la ciencia de datos: desde la recolección, limpieza y procesamiento de datos masivos, hasta la construcción de modelos predictivos y de aprendizaje automático (Machine Learning).
A lo largo del programa, los participantes desarrollan competencias técnicas clave utilizando lenguajes de programación estándar de la industria como Python y R, herramientas de manipulación de datos (SQL, Pandas) y plataformas de visualización interactiva. Además de la vertiente técnica, el diplomado enfatiza el desarrollo de un pensamiento crítico orientado a resolver problemas reales de negocio e investigación mediante un enfoque fundamentado en datos (data-driven).
Objetivos del Diplomado
Objetivo General
Capacitar a los participantes en el uso de técnicas avanzadas, herramientas computacionales y modelos estadísticos para extraer conocimientos de valor a partir de conjuntos de datos complejos, fundamentando la toma de decisiones estratégicas e innovadoras en sus respectivas organizaciones.
Objetivos Específicos
-
Dominar el lenguaje y herramientas base: Utilizar eficientemente Python, R y SQL para la extracción, manipulación y preparación de datos desde diversas fuentes de información.
-
Aplicar análisis exploratorio de datos (EDA): Identificar patrones, anomalías, correlaciones y tendencias utilizando técnicas estadísticas descriptivas y visualización de datos.
-
Desarrollar modelos de Machine Learning: Construir, evaluar e implementar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado (regresiones, clasificación, clustering) para anticipar escenarios y predecir comportamientos.
-
Comunicar hallazgos de forma efectiva: Diseñar tableros de control (dashboards) e historias con datos (data storytelling) que faciliten la comprensión de los resultados a partes interesadas no técnicas.
-
Implementar mejores prácticas éticas y de gobierno de datos: Aplicar principios de privacidad, ética en la inteligencia artificial y manejo responsable de la información en todo el ciclo de vida de los datos.
-
Desarrollar un proyecto integrador: Aplicar las metodologías y herramientas adquiridas en un caso de estudio real o de su entorno profesional, desde el planteamiento del problema hasta la presentación de resultados.
Perfil del Egresado
Al finalizar el programa, el egresado será capaz de actuar como un puente entre las necesidades operativas/estratégicas y la infraestructura técnica de datos, desempeñándose en roles como analista de datos, científico de datos junior o consultor de inteligencia de negocios.