Admisión 2024
Diploma
en Ciencia de Datos Avanzado
Inicio
Consultar
Duración
96 horas
Horario
Sincrónico
Valor Arancel
$1.800.000
valor referencial 2023
*Consulta por tu descuento
Descripción
El siglo XXI está marcado por veloces y continuos avances tecnológicos en prácticamente todas las disciplinas y camposde aplicación, hoy existe un exceso de información, una abundancia que crece continuamente pero que no es fácil decomprender o aprovechar.
El Diploma en Ciencia de Datos Avanzado busca profundizar los conocimientos y habilidades en ciencia de datos para que el profesional los lleve a la práctica mediante el aprendizajey uso de herramientas avanzadas de análisis y visualización, así como también la construcción de sistemas modernos que permitan obtener conocimiento desde los datos.
Objetivos
El Diploma en Ciencia de Datos Avanzado tiene por objetivo orientar la optimización y escalamiento de técnicas de la Ciencia de Datos para la extracción del conocimiento que subyace bajo los datos e información productiva y organizacional, permitiendo agilizar, enriquecer y contribuir a una mejor toma de decisiones.
Dirigido A
Personas con conocimientos generales en ciencia de datos que sedesempeñen en el diseño, implementación o utilización de sistemas basados en datos, como también aquellos que se encuentren involucrados en la toma de decisiones y que busquen mejorar sudesempeño a través del uso de la ciencia de datos. Pueden ser profesionales provenientes de disciplinas tales como:
- Ingeniería.
- Ciencias.
- Economía.
- Administración.
- Salud y otros campos afines.
Habilidades Adquiridas
Impulsar la adopción de las ciencias de datos para el análisisde problemáticas y la toma de decisiones.
Comprender y aplicar técnicas de análisis de datos.
Distinguir y emplear elementos visuales para la representación de información.
Reconocer las limitaciones de computación secuencial de algoritmos y las opciones para el aumento del rendimiento.
Antecedentes Solicitados
- Grado Académico o Título Profesional Universitario, cuyo nivel sea al menos equivalente al necesario para obtener el Grado de Licenciado.
- Carta de presentación.
- Currículum vitae.
- Conocimientos en programación, preferentemente Python.
- Deseables conocimientos básicos de estadística y nociones previas en ciencia de datos.
Programa
Machine Learning
Orientada a la entrega de conocimientosy herramientas que permitan eldesarrollo de competencias en análisisde datos, fundamentales para la explotación de la información.
Comienza por una revisión de conceptos básicos en estadística, para luego abordar conceptos de tratado, limpieza y entendimiento de datos y su aplicación algorítmica, necesariospara el análisis y transformación de datos en conocimiento útil en el apoyo a la toma de decisiones.
Arquitectura
Ciencia de Datos
Fundamentos necesarios para desarrollar y evaluar aplicaciones de ciencia de datos en sistemas modernos, focalizado especialmente para aplicaciones que involucren el procesamiento de datos masivos o requieran bajos tiempos de ejecución.
Se brinda una visión de distintos tipos de sistemas como multi-cores, GPUs, clustersy cloud computing, junto con métricas para la evaluación del desempeño, aplicando los conceptos de aceleración, eficiencia y escalabilidad.
Visualización de Datos
Proporciona los conceptos y potencia las competencias para evaluar, crear y mejorar representaciones visuales de datos, que respondan a diversos requerimientos de exploración, análisis y comunicación.
La asignatura entrega fundamentosy técnicas de visualización adecuadas a las distintas etapas del ciclo de los datos, permitiendo la generación de visualizaciones claras, atractivasy efectivas.
Docentes
Dr. Guillermo Cabrera
Director del programa Doctor en Cs de la Computación Universidad de Chile.
Dr. Julio Godoy
Doctor en Cs de la Computación Universidad de Minnesota.
Dr. Gonzalo Rojas
Doctor en Cs de la Computación Universidad Politécnica de Valencia.
Dr. José Feuntes
Doctor en Cs de la Computación Universidad de Concepción.
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