Sobre el curso
El Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (Machine Learning) tiene como objetivo formar profesionales con una base sólida en análisis de datos, programación en Python, estadística aplicada y técnicas modernas de aprendizaje automático. A lo largo de cuatro módulos, aprenderás a resolver problemas reales mediante el uso de datos, optimizando procesos y generando valor en cualquier industria.El programa se imparte en modalidad a distancia, con clases en vivo por videoconferencia y actividades prácticas desarrolladas en nuestra plataforma educativa. Está dirigido a profesionales que trabajan en sectores como banca, consultoría, e-commerce, seguros, marketing, sector público o investigación, así como a quienes deseen desarrollar nuevas habilidades para incursionar en el campo de la analítica de datos y la inteligencia artificial.
¿Qué vas a aprender?
Desarrollarás habilidades analíticas, estadísticas y computacionales para diseñar soluciones basadas en datos con un enfoque aplicado. Al finalizar, serás capaz de:
- Programar en Python desde cero, dominando estructuras de datos, funciones, librerías especializadas (Pandas, NumPy, Matplotlib) y herramientas para manipular, transformar y visualizar grandes volúmenes de información.
- Aplicar fundamentos de álgebra lineal, estadística y probabilidad, esenciales para comprender y construir modelos analíticos robustos. Explorarás técnicas como el análisis discriminante, componentes principales (PCA) y regresión lineal, con un enfoque práctico.
- Realizar análisis exploratorio y visualización avanzada de datos, trabajar con bases de datos (SQL), extraer información de la web (web scraping) y desarrollar dashboards e informes gráficos con librerías como Seaborn y Matplotlib.
- Diseñar e implementar modelos de Machine Learning, supervisados y no supervisados. Conocerás algoritmos como regresión logística, árboles de decisión, Random Forest, SVM, Naive Bayes y XGBoost, así como técnicas de regularización y detección de anomalías.
- Aplicar modelos predictivos a casos reales, incluyendo procesamiento de lenguaje natural (NLP), análisis financiero y modelado de series de tiempo con enfoque de aprendizaje automático.
Este diplomado te proporcionará las competencias necesarias para resolver problemas complejos en ambientes de datos reales y tomar decisiones informadas en sectores altamente competitivos.
Profesores del curso
Destacados profesionales que te guiarán a través de los módulos del diplomado.
Módulos
Aprende Python, estadística aplicada y Machine Learning para resolver problemas reales, optimizar procesos y generar valor en cualquier sector.
Tendrás una sólida comprensión de los fundamentos esenciales como álgebra lineal, probabilidad y estadística, fundamentales para la creación de modelos en ciencia de datos. Además, explorarás técnicas algebráicas con aplicaciones prácticas directas en el análisis de información.
Conocerás los aspectos fundamentales de la ciencia de datos, desde el manejo de bases de datos y la utilización de SQL con Python hasta los elementos esenciales para la visualización y el análisis exploratorio de datos.
Adquirirás conocimientos esenciales sobre las técnicas que respaldan los modelos de aprendizaje automático. Desde su formulación teórica hasta su aplicación práctica en Python, comprenderás los supuestos subyacentes a estos modelos y aprenderás a discernir cuándo utilizar cada algoritmo enseñado.
