Diplomado: Ciencia de datos
Categoría: TIC y transformación digital
- Modalidad remota
Nivel de formación
Diplomado
Duración
96 horas on line
Valor
Inscripción: $70.000
Matrícula: $2.100.000
Fecha de inicio
Viernes 26 de agosto de 2022
Horario: Viernes de 6:00 p.m. a 10:00 p.m. y sábados de 8:00 a.m. a 12:00 m.
El Diplomado en Ciencia de Datos de la Unab 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.
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.
Admisión
Para realizar la admisión al programa debes:
Ingresar a admisiones.unab.edu.co
Diligenciar la información que allí te solicitan
Crear un usuario y una contraseña
Enviar los documentos que se soliciten
Verificar el proceso
Si tienes más dudas puedes enviar tus inquietudes al correo extension@unab.edu.co
Descuentos
- Descuento 10% en el valor de matrícula para estudiantes activos UNAB
- 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)
*Descuentos no acumulables
Metodología
El curso se desarrollará en metodología “híbrida”, es decir presencial o remota de manera simultánea desde un aula de teleclase, donde los participantes podrán asistir de manera presencial o remota. Todas las sesiones son completamente teórico-practicas en donde se instalarán todas las aplicaciones en los equipos de la Universidad o los 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
Correo electrónico
Teléfono
PBX (57) (607) 643 6111 Ext. 379 – 324 – 623 – 825
Celular y WhatsApp
316 874 04 11
