calendar correo curso diplomado horas lugar in-company magister magisteres programa-avanzado quotes reloj telefono contacto contacto grad video
Search
Coincidencias exactas
Buscar por
Seleccionar todos
Magisters
Diplomados
Cursos
Profesores
Noticias
Páginas

Diplomado en Ciencia de Datos para la Gestión (Online)

Aprende herramientas que mejoren la gestión y los negocios con la administración de los datos.

Antecedentes Generales

31/03/2020
Diplomado Online
Diplomado Online
108 horas
$1.890.000.-
programas@ing.puc.cl
+56 2 2354 4516

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).

Contenidos del Programa

– 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

Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Cuerpo Académico

Solicita información y brochure aquí:

Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad y términos del servicio de Google.

¿Listo para postular?

Postula Aquí

 

¿Te gustó este programa?
¡Compártelo en tus redes sociales!

Programas relacionados

Descargar Brochure
X