DIPLOMA EN DATA SCIENCE VIRTUAL
El Diploma en Data Science es una formación fundamental para adaptarse a las necesidades crecientes del mercado laboral uruguayo. El proceso de adquirir datos, aplicarles técnicas de transformación y análisis para convertirlos en valor para la organización es la razón por la cual promovemos esta propuesta, con un marcado énfasis práctico, para personas curiosas, sin temor a ser innovadoras y con pasión por descubrir mejores opciones para ayudar a su organización o empresa, a crecer de manera genuina y permanente.
Objetivos:
• Conocer el proceso analítico y las potencialidades que la Ciencia de Datos puede ofrecer a las organizaciones de nuestro país y del mundo.
• Detectar problemas solucionables utilizando diversas técnicas de análisis de datos.
• Aprender a aplicar técnicas de obtención y transformación de datos mediante los 2 lenguajes más utilizados en Ciencia de datos, Python y SQL.
• Aplicar diversas técnicas de visualización que permitan comunicar regularidades en los datos, permitiendo tomar mejores decisiones de negocio.
• Comprender el proceso de desarrollo y puesta en producción de modelos creados mediante el proceso de Machine Learning.
Dirigido a
Estudiantes avanzados y profesionales de ciencias empresariales y sociales que deseen aprender a generar valor a partir de los datos. Los aspirantes a Data Scientists no temen ser innovadores y sienten pasión por adquirir nuevos conocimientos que aportan a la mejora de la performance de sus empresas. No es necesario saber programar para inscribirse en esta capacitación.
¿Qué aporta este diploma?
• Comprender las formas más efectivas de utilizar estratégicamente los grandes volúmenes de datos que almacenan las organizaciones.
• Dominar los principios básicos de los métodos computacionales para el modelado de datos, la metodología, los principios y las técnicas de Data Science.
• Adquirir los conocimientos específicos en el área de análisis de datos utilizando los lenguajes SQL y Python.
• Asumir la responsabilidad de liderar las actividades de análisis de datos en una organización.
Temario
Introducción a Data Science
El curso es eminentemente teórico, desarrollado en 4 clases magistrales donde los alumnos serán alentados a realizar aportes, fundamentalmente para compartir diferentes experiencias profesionales y laborales. Evaluación del Módulo: Prueba escrita en instancia extra, un viernes.
Análisis de datos con Python
El curso es eminentemente práctico, desarrollado en 15 clases teórico/prácticas donde se presentarán las diferentes funcionalidades y conceptos en una primera parte y se pasará a la realización de ejercicios para afianzar el conocimiento presentado anteriormente. Evaluación del Módulo: obligatorio y defensa.
Data Wrangling
El curso se dictará en el lenguaje de programación Python y fundamentalmente se cubrirán los paquetes Pandas y Numpy. Durante las clases el alumno aprenderá a cargar datos en diversos formatos, validar la calidad de los datos de origen, seleccionar la información necesaria, y transformar, agrupar y crear variables de manera programática. Evaluación del Módulo: obligatorio y sin defensa.
Visualización de datos con Python
El curso se dictará en el lenguaje de programación Python y fundamentalmente se cubrirán los paquetes Seaborn y Dash. Durante las clases el alumno aprenderá a generar diversos tipos de visualizaciones hasta llegar a gráficos dinámicos e interactivos. Evaluación del Módulo: obligatorio y defensa
SQL Analytics I
Este curso brindará las herramientas para conocer el funcionamiento de las bases de datos relacionales y extraer los datos en el formato en que lo necesite para su posterior análisis. Al finalizar el curso, el alumno podrá crear queries analíticos (consultas a la base de datos) y tendrá la capacidad de conocer la estructura y organización de la información que posee una empresa. Evaluación del Módulo: obligatorio y defensa.
Machine Learning
El curso es de naturaleza teórico-práctica, desarrollado en 15 clases donde se presentarán los aspectos teóricos, de manera conceptual, en una primera parte y se pasará luego a la realización de ejercicios para afianzar el conocimiento presentado anteriormente. Evaluación del Módulo: obligatorio y sin defensa.
Metodología
Este diploma está conformado por 6 módulos: Introducción a Data Science, Análisis de Datos con Python, Visualización de datos con Python, SQL Analytics I, Data Wrangling y Machine Learning. En el diploma usaremos los lenguajes SQL y Python. Se comprenden 142 horas organizadas en 71 clases virtuales (transmitido en tiempo real por medio de una plataforma) de 2 horas, en forma similar a un curso presencial. Se requiere contar con computadora, conexión a Internet, audio y cámara web.
Materiales
Incluye material en formato digital, disponible en la plataforma institucional.
Aprobación
Se debe obtener una calificación superior o igual al 70%, y se exige el 80% de asistencia a clase.
Certificación
Diploma de aprobación (en caso de que corresponda)


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