Diplomado en Ciencia de Datos (Modalidad Sincrónica) – Duoc UC

Diplomado en Ciencia de Datos (Modalidad Sincrónica)

Horas

145 horas


Modalidad

Sincrónica


Fecha y horario

Fecha inicio: 30-08-2022
Clases martes y jueves
19:00 a 22:00 hrs

Costo

$1.088.000


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Descripción

El actual escenario de la Cuarta Revolución Industrial ha acelerado el proceso de cambios en la Transformación Digital de Empresas y Organizaciones, lo cual impacta en las formas de operar y en un incremento del volumen de datos claves para la toma de decisiones y competitividad. Este contexto ha generado en los últimos años una alta demanda de profesionales capaces de transformar el mundo tradicional de los negocios, para crear procesos y soluciones innovadoras, a nivel global. Por lo tanto, la reinvención debe comenzar por los profesionales que le darán forma a esta nueva manera de vivir la digitalización, ya que son ellos quienes deben guiar a las organizaciones en tomar el reto, liderar procesos frente a cambios continuos y avances exponenciales en materia de tecnología e innovación.

El propósito principal de este Diplomado es fortalecer las competencias de los participantes para la implementación de procesos de análisis y gestión de datos utilizando herramientas especializadas en la identificación de patrones y técnicas predictivas, con el fin de aportar valor a la empresa a través de la generación de información clave para la toma de decisiones.


Objetivos

Implementar procesos de análisis y gestión de datos utilizando herramientas especializadas en la identificación de patrones y técnicas predictivas, con el fin de aportar información clave para la toma de decisiones de la organización.


Orientado

  • Programadores, administradores de contrato y analistas de las áreas de Tecnologías de la Información (TI).
  • Diseñadores de soluciones informáticas, administradores de bases de datos y soporte de áreas TI.

Requisitos de ingreso

  • Conocimientos sobre programación, lógica algorítmica, estadística y nivel intermedio de Python.
  • Deseable manejo de inglés técnico

Módulos

Unidad 1: Introducción a la Transformación de Procesos, Personas y Tecnologías.

  • Datos, Metodologías, Roles y Estadísticas.
  • Big Data, SOA, BPM, ECM, RPA.
  • Arquitecturas de la Información, Principios 5-Forces Porter.
  • Análisis de caso de Negocio: Facebook vs Snapchat.
  • Principios de Agilidad y Design Thinking.
  • Herramientas de apoyo para los procesos ágiles: SCRUM, Trello, Slack.
  • Experimentar: Documentar y Presentar 5-Forces-Porter de mi empresa.
  • Desafío: ¿puedo convertirme en una data driven company?
  • Acreditación 1 Badge (cognitiveclass.ai)

 

Unidad 2: Tecnologías Habilitantes para la Transformación Digital.
 

  • Manifiesto Agile.
  • Ventajas y beneficios de la agilidad aplicada en empresas.
  • Características de las metodologías ágiles.
  • Usos y aplicaciones de distintas metodologías ágiles (Scrum, Kanban, XP, etc.)
  • Tecnologías habilitantes:
    • Cloud
    • Contenedores
    • IoT
    • Blockchain
    • Ciberseguridad.
  • Inteligencia Artificial aplicada.
  • Introducción Machine Learning y Deep Learning.
  • Showcase: Demostraciones.
  • Experiencia: Workshop Design Thinking usando App Mural.co
  • Acreditación: 1 Badge (cognitiveclass.ai)

Unidad 1: Definiendo e Incorporándonos al Marco de Trabajo en Scrum.

  • Marco de trabajo de Scrum.
  • Roles dentro del equipo Scrum.
  • Definición de alcance de proyecto ágil.
  • Épicas e historias de usuario.
  • Creación del product backlog.
  • Definición y estimación de tareas dentro del equipo Scrum.
  • Velocidad del equipo Scrum.
  • Agile Manifiesto.
  • Cascada vs Agile.

 

Unidad 2: Desarrollando desde la Agilidad.

  • Aplicación del product backlog a sprint.
  • Planificación del sprint (incluye scramboard y burndown chart).
  • Desarrollo y actividades dentro del Sprint.
  • Actualización del product backlog.
  • Entrega y retrospectiva del proyecto.
  • Buenas prácticas.
  • Planning Poker web.
  • KPIs y métricas financieras, tales como ROI, PV, etc.
  • MVP
  • TFS

Unidad 1: Técnicas para la exploración y preparación de datos.

  • Datos.
  • Python.
  • Jupyter Notebook en Anaconda y Colaboratory.
  • Librerías de Python para ML como:
    • Numpy
    • Pandas
    • Matplotlib
    • Scikit learn
  • Estadística orientada a datos.
  • Procesos de Limpieza de datos: lectura de datos desde fuentes .
  • Visualizaciones y exploración de datos.

 

Unidad 2: Técnicas de predicción de datos con Machine Learning.

  • Técnicas de clasificación.
  • Segmentación y asociación en Machine Learning.
  • Técnicas de regresión: Regresión lineal y logística con Python.
  • Uso de lenguaje “R” y Python.
  • Algoritmos matemáticos para entrenamiento de modelos.
  • Sistemas de recomendación o predicción.

Unidad 1: Introducción al Deep Learning.

  • Redes Neuronales artificiales
  • Deep Learning en Python con Jupyter Notebook sobre Anaconda
  • Bibliotecas de aprendizaje automático y redes neuronales:
    • Numpy
    • Tensorflow
    • Keras
    • Pytorch
  • Procesos para procesamiento y modelación de datos
  • Gradientes Descendientes.
  • Visualización de datos.

 

Unidad 2: Técnicas y herramientas de Deep Learning.

    • Redes Recurrentes.
    • LSTM (Long Short - term memory)
    • Redes convolucionales.
    • Auto encoders.
    • DBM (Deep Boltzmann Machines)

Unidad 1: Soluciones y servicios de Big Data aplicados a una organización

  • Qué es Big Data y su importancia para las organizaciones..
  • Datos no relacionales (NoSQL).
  • Fuentes de datos y volúmenes de datos.

Unidad 2: Conociendo y aplicando herramientas Hadoop y Spark

  • Ambiente Hadoop y Spark (Yarn, HDFS, MapReduce, Hive, Impala).
  • Principales soluciones analíticas (Docker) y en la nube (AWS, Google Cloud).

Financiamiento

Descuentos

  • 30% Titulados Duoc UC*
  • 15% - 25% Ex-alumnos de Educación Continua*
  • Consulta por descuentos promocionales (*Descuentos no acumulables)

Métodos de pago

  • Webpay - 3 cuotas precio contado
  • Transferencia
  • Orden de compra Empresa