Diplomado en Ciencia de Datos
En el Diplomado en Ciencia de Datos dominarás técnicas avanzadas de análisis, modelado predictivo y visualización de datos, ideal para quienes buscan impulsar su carrera en un campo en constante crecimiento y alta demanda
Fecha límite de inscripción
16 de marzo de 2025
Fecha de inicio
17 de marzo de 2025
Inscripción
Consulta oferta vigente de inscripción sin costo o inscripción con descuento
Becas
Solicita tu beca de hasta 30%
Plataforma EPM
Clases vía Zoom y grabadas, en una plataforma educativa intuitiva con app para iOS y Android, con el software más moderno
Mensualidad con beca 30%
Información general del Diplomado
Modalidad
100% en línea, clases por Zoom y grabadas, actividades digitales, enfoque práctico
Horarios
Tú programas tus actividades; puedes tomar clases sincrónicas o asincrónicas
Duración
120 horas, divididas en 6 módulos de 4 semanas (6 meses)
Inversión
MXN$2,500 / USD$150 por módulo
Becas de hasta 30%
Valor curricular
Constancia con reconocimiento de la Escuela de Posgrado de México
La Escuela de Posgrado de México es una institución autorizada como agente capacitador externo por la Secretaría del Trabajo y Previsión Social mediante registro EPM-220107-6T8-0013
Descripción general
Objetivo
La Ciencia de Datos es una disciplina que combina estadística, programación y conocimiento en negocios para extraer información y conocimiento de los datos. Utiliza técnicas de análisis avanzado y aprendizaje automático para resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas.
En este diplomado obtendrás herramientas para el manejo y análisis de datos mediante técnicas avanzadas de modelado, visualización y big data, así como para la implementación de proyectos de Data Science aplicados a diversas industrias.
Dirigido a:
- Profesionales en tecnología de la información (TI) y desarrollo de aplicaciones
- Analistas y científicos de datos en formación
- Ingenieros y técnicos interesados en big data y machine learning
- Profesionales de marketing y negocios que deseen aplicar análisis de datos
- Especialistas en matemáticas, estadística o disciplinas relacionadas
- Directivos y gerentes que busquen optimizar decisiones empresariales basadas en datos
Conocimientos y habilidades que adquirirás:
- Manejo de herramientas de visualización de Python como Matplotlib, Seaborn y Tableau
- Capacidad para desarrollar modelos predictivos y evaluarlos eficazmente
- Conocimiento de deep learning y machine learning
- Manejo de tecnologías emergentes y Big Data
- Aplicación práctica de ciencia de datos en sectores específicos como salud, finanzas y marketing
- Habilidades en manipulación, integración y automatización de datos
Plan de estudios del Diplomado en Ciencia de Datos
Análisis y visualización de datos con Python
- Visualización de datos con Matplotlib
- Visualización con Seaborn
- Visualización interactiva con Plotly
- Dashboards con Tableau
- Storytelling con datos
- Visualización de series temporales
- Gráficas geográficas y mapas
- Visualización de datos en la nube
Modelado predictivo
- Regresión lineal y polinómica
- Modelos de clasificación
- Árboles de decisión y random forest
- Support vector machines (SVM)
- K-nearest neighbors (KNN)
- Ensamblaje de modelos (ensemble learning)
- Validación y evaluación de modelos
- Optimización de modelos predictivos
Machine Learning y Deep Learning
- Redes neuronales simuladas (ANN)
- Redes neuronales convolucionales (CNN)
- Redes neuronales recurrentes (RNN)
- Técnicas de regularización
- Aprendizaje por refuerzo
- Transfer learning
- Generative adversarial networks (GANs)
- Implementación con Tensorflow y Tytorch
Big Data y tecnologías emergentes
- Introducción a Big Data
- Ecosistema Hadoop
- Datos en tiempo real con herramienta Apache Kafka
- Bases de datos Nosql (Mongodb, Cassandra)
- La nube: datos y administración
- Spark y su aplicación en Big Data
- Herramientas y plataformas de Big Data
- Tecnologías emergentes en data science
Ciencia de datos aplicada
- Análisis de sentimientos y minería de textos
- Análisis predictivo en finanzas
- Data science aplicado en la industria de la salud
- Análisis de imágenes y visión por computadora
- Data science en marketing y ventas
- IOT y data science
- Data science para la toma de decisiones empresariales
- Ética y privacidad en data science
Herramientas y técnicas avanzadas en Data analytics
- Manipulación de datos con Pandas
- Integración y limpieza de datos
- Scraping: técnicas y recolección de datos
- Gestión de bases de datos relacionales (SQL)
- Almacenamiento en la nube y data lakes
- Herramientas de ETL (extract, transform, load)
- Implementación de proyectos de data science
- Automatización de procesos de data science
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12 ejes del Modelo Educativo EPM
Alumnos
• Enfoque en el alumno
• Autonomía y motivación del estudiante
• Colaboración interpersonal
Docentes
• Docentes con sólida preparación académica
• Docentes con experiencia profesional
Medios y materiales educativos
• Materiales educativos innovadores
• Centralidad de la innovación educativa
Fines educativos
• Amplia y sólida formación educativa
• Orientación práctica
Características educativas
• Flexibilidad educativa
• Inclusión educativa
• Fomento de la interculturalidad
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