El "Diplomado en Ciencia de Datos" ofrece una formación integral en el análisis, procesamiento y visualización de datos, abarcando desde los fundamentos matemáticos hasta el uso de modelos predictivos avanzados.
Duración: 448 horas académicas
Matemática en Ciencia de Datos
Álgebra lineal para ciencia de datos
Matrices, espacios vectoriales y descomposiciones
Probabilidad y estadística aplicada
Optimización y algoritmos numéricos
Aplicaciones en modelos de ciencia de datos
Python para Ciencia de Datos
Python
Manipulación eficiente de datos
Técnicas de limpieza y transformación
Herramientas para el análisis exploratorio y la presentación de resultados
Estadística y Probabilidad para Ciencia de Datos
Fundamentos de probabilidad
Distribuciones discretas y continuas
Teoremas fundamentales y variables aleatorias
Estadística descriptiva y exploratoria
Visualización de Datos y Comunicación Efectiva
Fundamentos de visualización de datos
Percepción visual
Diseño efectivo
Tipos de gráficos y su aplicación
Modelos Predictivos y Machine Learning
Fundamentos de aprendizaje automático
Flujo de trabajo en ciencia de datos
Preprocesamiento y feature engineering para modelos predictivos
Algoritmos de regresión y clasificación
Procesamiento de Datos No Estructurados
Fundamentos de datos no estructurados
Técnicas de preprocesamiento y limpieza para texto, imágenes y audio
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con embeddings
Análisis de sentimientos y topic modeling
Proyectos y Ética en Ciencia de Datos
Gestión de proyectos de ciencia de datos
Aspectos éticos y regulatorios
Gobernanza y calidad de datos
Implementación de soluciones responsables
Taller de Preparación y Publicación de Papers
Estructura y componentes de un paper científico
Métodos de investigación cuantitativos y cualitativos
Proceso de revisión por pares y estrategias de publicación