Diplomado - Abierto al público - Educación No Formal - Sede Bucaramanga

El diplomado en Ciencia de Datos desarrolla competencias básicas como científico de datos a través de los módulos de Data Mining Machine Learning y Big data, utilizando herramientas tecnológicas como Knime, Python y Hadoop y algoritmos (regresión, clasificación, agrupación) con el fin de generar proyectos de analítica en diferentes áreas profesionales.

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  • Inscripción

    Para realizar la inscripción al programa debe enviar al correo extension@unab.edu.co lo siguiente:

    • Copia de la consignación o pago en línea por transferencia del valor de inscripción $70.000, pagar únicamente en la Cuenta Corriente No. 600-00169-7 Banco Bogotá. 

    Nombre cuenta: Universidad Autónoma de Bucaramanga
    NIT cuenta: 890.200.499-9

    • Copia documento de identidad del participante ampliado al 150%. 
    • Certificado de afiliación a EPS, con fecha no mayor a 30 días de expedido.
  • Descuentos

    El Diplomado Ciencia de datos contempla los siguientes descuentos:

    • Descuento 10% en el valor de matrícula para graduados UNAB
    • Descuento 10% en el valor de matrícula presentando certificado de afiliación a las Cajas de Compensación Familiar Cajasan y Comfenalco (Santander)
    • Descuento 50% en el valor de matrícula para docentes UNAB

    *Descuentos no acumulables.

  • Dirigido a

    Profesionales, técnicos o tecnólogos que desean formar parte de los equipos de proyectos de análisis de datos en los sectores industriales, empresariales, productivo, comerciales, salud u otros, y requieran las competencias para aplicar algoritmos de inteligencia artificial como científico de datos.

     

  • Objetivo

    Desarrollar competencias básicas como científico de datos a través de los módulos de Data Mining Machine Learning y Big data.

  • Metodología

    Todas las sesión son completamente  teórico-practicas en donde se instalarán todas las aplicaciones en los equipos propios de los estudiantes tales como: Knime, Python, Anacoda, Hadoop y Pyspark.  Así mismo se podrá tener acceso a los materiales y ejercicios propuestos a través de la plataforma LMS. 

  • Plan de Estudios

    Modulo 1. Introducción a la ciencia de datos: Fundamentos en estadística

    Modulo 2. Metodología de gestión de proyectos de Analítica y Preprocesamiento de datos.

    Modulo 3. Machine Learning: Supervisado

    Modulo 4. Machine learning: No supervisado

    Modulo 5. Big Data: Introduction a Hadoop

    Modulo 6. Big Data: Introduction a Spark

  • Profesores

    Eddy Johana Fajardo Ortiz. Doctora en Estadística UCV, Magister en Estadística ULA, Licenciada en Matemáticas UIS. Investigadora Asociada MinCiencias. Experta en el área de investigación de análisis de datos masivos, series de tiempo, análisis de datos en tres bloques STATIS, ciencia de datos en educación.

    Maritza Liliana Calderón Benavides. Ingeniera de Sistemas, UNAB. Maestría en Ciencias Computacionales UNAB - ITESM (C). Doctorado en Informática y Comunicación Digital - Universitat Pompeu Fabra - España. Diplomado en Educación Virtual. UNAB Virtual. Docente - Facultad de Ingeniería de Sistemas - UNAB. Investigadora Centro de Investigación en Ingeniería y Organizaciones - UNAB

    Julián Andrés Duran Peña. PhD(c) Ingeniería y Producción Industrial Universidad Politécnica de Valencia, Ingeniero Industrial UIS, MBA Universidad Santo Tomas, Master Dirección de Organizaciones Universidad Rey Juan Carlos. Actualmente Director programa Ingeniería Industrial UNAB, Docente Posgrados en Logística y Operaciones en la UNAB, Universidad Santo Tomas, Unisangil, UDI y Universidad Pontificia Bolivariana UPB; 10 años experiencia profesional en Logística y Operaciones en Bavaria, Coomeva EPS, Hamburguesas el Corral, CDMB y Garcillantas.

    Carlos Julio Arizmendi Pereira. Ingeniera de Sistemas, UNAB. Maestría en Ciencias Computacionales UNAB - ITESM (C). Doctorado en Informática y Comunicación Digital - Universitat Pompeu Fabra - España. Diplomado en Educación Virtual. UNAB Virtual. Docente - Facultad de Ingeniería de Sistemas - UNAB. Investigadora Centro de Investigación en Ingeniería y Organizaciones - UNAB

    Alfredo Díaz. Magister en Ciencias computacionales UNAB-ITESM., Magister en Administración de Telecomunicaciones – ITESM., Especialista en Sistemas de información EAFIT- Medellín. Administrador de Empresas UNAB. Certificado auditor interno seguridad de la información (ISO 27000), Inteligencia de negocios, Dirección y Gerencia de Proyectos y Tecnología. Consultor y gerente de proyectos en el diseño y desarrollo de estrategias en Inteligencia de negocios.

    **La UNAB se reserva el derecho a modificar el cuerpo docente

     

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