Determina las características de un Dataset, analizándolo e interpretando el preprocesamiento necesario a realizar”

En este Diplomado se buscará generar un conocimiento especializado sobre las herramientas que se utilizan en Data Science para extraer y analizar la información de una empresa. Esta labor es indispensable para el desarrollo profesional de los ingenieros informáticos que desean aportar soluciones realistas a los problemas diarios en su ambiente laboral.

Asimismo, con la realización del programa el estudiante podrá desarrollar un pensamiento crítico frente a las estrategias aplicadas, siendo capaces de discernir en cada caso la solución más apropiada y explicando de forma razonada los resultados obtenidos en las distintas métricas.

Todo el programa está compuesto por una serie de casos prácticos que favorecerán el aprendizaje de los ingenieros informáticos que buscan seguir avanzando en sus carreras profesionales y retándose a sí mismos para alcanzar la excelencia.

Transforma los datos en información, añadiendo valor y propiciando la generación de conocimiento nuevo”

Este Diplomado en Herramientas de Data Science contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas de la capacitación son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Ingeniería enfocada en el análisis del dato
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Analiza las técnicas más apropiadas para cada conjunto, examinando los resultados obtenidos”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos, con gran experiencia en Herramientas de Data Science.

Genera hipótesis que permitan resolver casos prácticos, validándolos a través de métricas de forma crítica y razonada”

Desarrolla habilidades para convertir los datos en información de la que se pueda extraer conocimiento”

El temario de este Diplomado proporciona una perspectiva y teórica sobre las técnicas más avanzadas que han servido de base para analizar, visualizar y extraer los datos importantes de una empresa. Lo anterior se hará posible mediante la presentación de una serie de casos prácticos que ejemplificaran los contenidos del curso. De esta manera, se cumplen los objetivos del programa en capacitar ingenieros profesionales, integrales y de gran prestigio.

Evalúa los resultados de forma analítica, comprendiendo el impacto de la estrategia escogida en las distintas métricas”

Módulo 1. Herramientas de ciencia de datos

1.1. Ciencia de datos

1.1.1. La ciencia de datos
1.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos  

1.2. Datos, información y conocimiento

1.2.1. Datos, información y conocimiento 
1.2.2. Tipos de datos
1.2.3. Fuentes de datos

1.3. De los datos a la información 

1.3.1. Análisis de Datos
1.3.2. Tipos de análisis
1.3.3. Extracción de Información de un Dataset 

1.4. Extracción de información mediante visualización

1.4.1. La visualización como herramienta de análisis
1.4.2. Métodos de visualización 
1.4.3. Visualización de un conjunto de datos

1.5. Calidad de los datos

1.5.1. Datos de calidad
1.5.2. Limpieza de datos 
1.5.3. Preprocesamiento básico de datos

1.6. Dataset

1.6.1. Enriquecimiento del Dataset
1.6.2. La maldición de la dimensionalidad
1.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos

1.7. Desbalanceo 

1.7.1. Desbalanceo de clases
1.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo
1.7.3. Balanceo de un Dataset

1.8. Modelos no supervisados 

1.8.1. Modelo no supervisado
1.8.2. Métodos
1.8.3. Clasificación con modelos no supervisados

1.9. Modelos supervisados

1.9.1. Modelo supervisado
1.9.2. Métodos
1.9.3. Clasificación con modelos supervisados

1.10. Herramientas y buenas prácticas

1.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos
1.10.2. El mejor modelo 
1.10.3. Herramientas útiles

Con este programa podrás desarrollar una serie de habilidades indispensables para los ingenieros industriales especializados en este sector”