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Header Desktop Diplomatura en Data Science para la Toma de Decisiones

La Diplomatura en Data Science para la Toma de Decisiones en Siglo 21 te prepara para:

Desarrollar soluciones en Data Science e IA para optimizar la toma de decisiones y el procesamiento de datos. Aprenderás los fundamentos de probabilidad, estadística y programación, así como técnicas de aprendizaje automático y analítica de datos para transformar información en conocimiento aplicable.

Computadoras
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Auditorio_2017_1
experimenta_2017_26
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Colearning

¿Por qué hacer la Diplomatura en Data Science para la Toma de Decisiones en Siglo 21?

  • Aprenderás los fundamentos de la ciencia de datos para resolver problemas concretos y optimizar la gestión del conocimiento.
  • Usarás lenguajes de programación como R y Python junto con sus librerías.
  • Explorarás conceptos de probabilidad y estadística aplicados al análisis de datos.
  • Aplicarás modelos probabilísticos y estadísticos en el aprendizaje automático supervisado y no supervisado.
  • Desarrollarás un proyecto práctico en ciencia de datos.
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metodologias innovadoras


Aula Magna Tribunal para prácticas y rol playing.

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Título: Diplomatura en Data Science para la Toma de Decisiones.
Tipo de Programa: Programa de Formación Continua.
Duración: 8 meses.

banderin siglo21

Título acreditado por Universidad Siglo 21.

PLAN DE ESTUDIOS

MATERIA 1: Fundamentos de Programación
  • Módulo 1: Tipos de datos, operadores y algoritmos.
  • Módulo 2: Diagramación y programación lógica.
  • Módulo 3: Estructuras de datos.
  • Módulo 4: Elementos y sintaxis del lenguaje Python.
MATERIA 2: Probabilidad y Estadística
  • Módulo 1: Introducción a la estadística.
  • Módulo 2: Análisis estadístico.
  • Módulo 3: Introducción a la probabilidad.
  • Módulo 4: Probabilidad aplicada
MATERIA 3: Python
  • Módulo 1: Introducción a Python. 
  • Módulo 2: Librerías de ciencia de datos.
  • Módulo 3: Manipulación de datos en Python.
  • Módulo 3: APIs en Python.
MATERIA 4: Análisis de datos
  • Módulo  1: Introducción al análisis de datos y big data.
  • Módulo  2: Limpieza de datos.
  • Módulo  3: Análisis exploratorio de datos.
  • Módulo  4: Generación de insights.
MATERIA 5: Machine learning I
  • Módulo  1: Metodología del Aprendizaje automático.
  • Módulo  2: Algoritmos supervisados (Clasificación).
  • Módulo  3: Algoritmos supervisados (Regresión).
  • Módulo  4: Algoritmos no supervisados.
MATERIA 6: Machine learning II
  • Módulo  1: Metodología del Aprendizaje automático avanzado.
  • Módulo  2: Ensemble learning.
  • Módulo  3: Forecasting.
  • Módulo  4: Otros tipos de aprendizaje (Reinforce learning, Sistemas de recomendación).
MATERIA 7: Deep learning
  • Módulo  1: Introducción al Deep Learning.
  • Módulo  2: Redes neuronales.
  • Módulo  3: Deep learning en python (KERAS -  Tensor Flow).
  • Módulo  4: Arquitecturas de Deep Learning.
MATERIA 8: Reporting
  • Módulo  1: Metodologías de metodologías de visualización.
  • Módulo  2: Herramientas de visualización.
  • Módulo  3: Visualización de analítica, predictiva y prescriptiva.
  • Módulo  4: Dashboarding, kpi.
egresados_blanco
+100.000
egresados
CAUS1
+320
CAUs
empleabilidad_blanco
87%
empleabilidad
¿Qué vas a hacer?
  • Comprender el campo de la ciencia de datos y sus aplicaciones.
  • Identificar los diferentes tipos de análisis y evaluación de datos.
  • Visualizar datos de manera efectiva para mejorar su interpretación.
  • Aplicar técnicas de análisis con enfoque técnico y empresarial.
  • Orientar el uso de datos para la toma de decisiones en negocios.
¿A quiénes está dirigido?

Estudiantes, graduados, profesionales de distintos campos, sin conocimientos previos en la temática, que quieran entender, interpretar, analizar y aprovechar sus datos e incursionar en el mundo de la ciencias de datos en ámbitos empresariales o públicos. 

MODALIDAD DE CURSADO

Modalidad Virtual

Elegí estudiar de manera online, adaptando el cursado a tus necesidades con un acompañamiento personalizado en cada paso del trayecto académico.

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