Diplomado en Análisis de datos para la toma de decisiones
Modalidad de imparticiónEl Diplomado en Análisis de datos para la toma de decisiones, será impartida de forma Semi Presencial.
Número de horasEl tiempo establecido para cursarlo es de 3 Meses.
Titulación oficialUna vez que concluyas el plan de estudios, Universidad Central, te otorgará la acreditación por cursar el Diplomado en Análisis de datos para la toma de decisiones.
Valoración del programaEl Diplomado en Análisis de Datos para la Toma de Decisiones es un programa académico diseñado para proporcionar a los participantes las herramientas y conocimientos necesarios para analizar, interpretar y presentar datos de manera efectiva para la toma de decisiones estratégicas en cualquier ámbito organizacional. Este diplomado combina la teoría con la práctica, capacitando a los estudiantes en el uso de herramientas y técnicas de análisis de datos, estadística y visualización, con un enfoque en la toma de decisiones basadas en datos reales. El programa abarca diversas áreas clave en el análisis de datos, incluyendo pero no limitándose a: Fundamentos del análisis de datos | Estadística aplicada | Técnicas de visualización de datos | Big Data y su aplicación | Inteligencia de negocios (BI) | Machine learning | Análisis descriptivo y predictivo | Análisis de la toma de decisiones.
Dirigido aEste programa está dirigido a: Directores y gerentes | Analistas de datos, científicos de datos, y especialistas en BI | Consultores | Estudiantes y egresados.
EmpleabilidadAlgunos de los roles más comunes incluyen: Analista de datos | Científico de datos | Especialista en inteligencia de negocios | Consultor en análisis de datos | Analista de marketing digital | Gerente de operaciones | Investigador de mercado.
Diplomado en Análisis de datos para la toma de decisiones
ContenidoDiplomado En Análisis De Datos Para La Toma De Decisiones.
Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Escuela de Ingeniería
Diplomado
El programa tiene como objetivo entregar las competencias relacionadas con los conocimientos, habilidades y actitudes en el campo de la ciencia de datos que permitan —a profesionales de diversas disciplinas— desempeñarse de forma eficaz en el mundo laboral o de la investigación.
Para esto, el Diplomado en Análisis de Datos para la Toma de Decisiones abarca fundamentos teóricos y prácticos mediante clases, desarrollo de casos de estudios y uso de herramientas tecnológicas destinadas a facilitar el análisis, procesamiento y visualización de datos, para apoyar el proceso de toma de decisiones en diversos ámbitos profesionales.
¿A quién va dirigido?
El programa está orientado a profesionales de diversas disciplinas que se encuentren en la búsqueda o necesiten de competencias relacionadas con el análisis de datos.
Objetivos:
Entregar las competencias relacionadas con los conocimientos, habilidades y actitudes en el campo de la ciencia de datos que permitan —a profesionales de diversas disciplinas— desempeñarse de forma eficaz en el mundo laboral o de la investigación.
Perfil de egreso:
El egresado podrá:
diseñar una temática o problemática para el curso o de su interés;
aplicar herramientas de software, como por ejemplo SPSS, Eviews, Python o de la nube;
elaborar informes técnicos de su temática; y
diseñar soluciones en la gestión de su organización.
Sello diferenciador:
Las ventajas que presenta es la amplitud de las disciplinas que se pretende abordar, como también el enfoque práctico de herramientas estadísticas y uso de diferentes softwares. El enfoque práctico está relacionado con lograr que los profesionales de diferentes áreas del conocimiento (ciencias sociales e ingeniería) puedan diseñar un análisis de datos, logren el uso de software, interpreten los datos y puedan tomar decisiones —tanto de su área de trabajo como aportar a otras áreas del conocimiento—. También aprenderán a utilizar, por ejemplo, E-views, SPSS, Python, entre otros, y que sus reportes estén al alcance de cualquier profesional que desee reportar informes basados en el análisis de datos.
Descriptor de asignaturas:
Módulo I. Modelos de Clasificación y Optimización
Se abordará la estadística descriptiva y modelo de decisión, regresión logística, teoría de Bayes, árboles de decisiones, modelos de la inteligencia artificial, RNA, SVM, RNAC, k-means y herramientas para la clasificación.
Módulo II. Técnicas para la Adquisición y Preprocesamiento de Datos
Propone levantar y modelar datos a través de teoría para el preprocesamiento, ingesta de datos para datamining, modelado y ETL de datos.
Módulo III. Inteligencia para el Análisis y Máquinas de Aprendizaje
Busca proponer modelos de inteligencia para el análisis de diversas temáticas y aplicar los algoritmos de inteligencia artificial a la problemática planteada.
Requisitos de admisión:
Fotocopia simple de la cédula de identidad por ambos lados o pasaporte.
Certificado del grado académico o título profesional de una carrera de cinco años.
Currículo actualizado.
Además, debe ser autónomo y tener un alto interés en desarrollar habilidades en el uso de diferentes software e interpretación de datos, con el fin de ser aplicados en su entorno laboral.