Aprende herramientas que mejoren la gestión y los negocios con la administración de los datos. Este Diplomado UC es desarrollado junto el Centro de Formación Profesional.
Este diplomado combina los conceptos y aspectos técnicos, con elementos de aplicación y proyección al futuro. Los aspectos más técnicos se enfocan en las competencias en Python para trabajar en Minería de Datos y Machine Learning, mientras que en el ámbito de la aplicación a la gestión y a los negocios, aborda el estado del arte en inteligencia de negocios y el poder de la visualización de los datos para el apoyo a la toma de decisiones. Al finalizar este programa, los alumnos serán capaces no solo de identificar oportunidades de transformación de negocios mediante la introducción de técnicas de inteligencia de negocios y ciencia de datos, sino también, de entender estas técnicas en detalle, con sus potencialidades y limitaciones.
Dirigido a:
Profesionales interesados en adquirir competencias en el área de Ciencia de Datos para aplicarlos en la gestión o la transformación digital de los negocios.
Requisitos de ingreso:
1. Es necesario contar con conocimientos básicos de programación, específicamente en lenguaje Python. En particular, debe ser capaz de utilizar controles de flujo, distintos tipos de datos y funciones, y diccionarios con Python.
Si desea evaluar su nivel, puede realizar una prueba opcional gratuita en este link: https://www.hackerrank.com/prueba-python
Se recomienda iniciar los test en orden, ya que van creciendo en dificultad. Los dos últimos tienen un nivel superior al requerido para ingresar al diplomado, y han sido instalados allí sólo como desafío. Si uno de los test falló, se recomienda revisar y ejercitar esos contenidos antes del inicio del programa.
A continuación, ponemos a su disposición algunos cursos optativos por si desea prepararse previamente al inicio del programa:
– MOOC “Introducción a la Programación en Python I: Aprendiendo a programar con Python”, disponible en el siguiente link: https://www.coursera.org/learn/aprendiendo-programar-python
– Curso “Herramientas de programación en Python para procesamiento de datos”, disponible en el siguiente link: https://teleduc.uc.cl/curso/herramientas-programacion-python-procesamiento-datos/
2. Es deseable contar con algún grado de conocimiento matemático (álgebra lineal, estadística básica y cálculo).
- Conceptos fundamentales de bases de datos
- El modelo relacional
- El lenguaje de consultas estándar SQL
- Interacción directa con una base de datos relacional usando SQL
- Conectores y librerías Python para trabajo con Bases de Datos relacionales
- Extracción directa de información desde un programa Python
- La librería Pandas y el concepto de Dataframe
- Extracción de información de mediana complejidad desde un programa Python
- Modificación y eliminación de información de la base de datos desde Python
- El modelo de documentos
- El formato JSON
- Interacción con una base de datos de documentos desde un programa Python
- Conceptos fundamentales de minería de datos
- Preparación de datos y reducción de información
- Reglas de asociación
- Algoritmos de clasificación
- Algoritmos de Clustering y medidas de similaridad
- Selección de modelos e introducción a Machine Learning
- Ejemplos históricos de visualización de datos
- Conceptos fundamentales de visualización de información
- Funciones básicas de matplotlib y seaborn
- Modelo anidado de Munzner para diseño y validación de visualización
- Reglas y recomendaciones generales para visualizaciones efectivas
- Diseño e implementación de gráficos simples para datos tabulares usando modelo anidado
- Diseño e implementación de gráficos avanzados para datos tabulares usando modelo anidado
- Reducción de dimensionalidad
- Diseño e implementación de gráficos avanzados para datos de red usando modelo anidado
- Visualización básica de datos de texto
- Visualización básica de datos espaciales
- Estado actual de la inteligencia de negocios
- Plataforma moderna de análisis de datos
- Centralización vs descentralización
- Desafíos de la inteligencia de negocios actual
- El rol de la agilidad en la inteligencia de negocios
- Principios de gobierno de datos
- Roles asociados al gobierno de datos
- Introducción a la calidad de datos
- El pensamiento analítico como base de la creación de valor a partir de los datos
- El nuevo rol del traductor analítico
- Uniendo todo: inteligencia de negocios para una nueva década