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:

    I
    I

    Diligenciar la información que allí te solicitan

    I

    Crear un usuario y una contraseña

    I

    Enviar los documentos que se soliciten

    I

    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

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