Diplomado En Ciencia De Datos Para Negocios (DCDN)
ContenidoDiplomado En Ciencia De Datos Para Negocios (DCDN).
Facultad de Economía, Gobierno y Comunicaciones
Diplomado
Modalidad online
Este diplomado ofrece formación integral en ciencia de datos aplicada al entorno empresarial. Los/as participantes adquirirán competencias en análisis de datos, machine learning e inteligencia artificial, aplicando estas herramientas para optimizar la gestión organizacional, automatizar procesos y mejorar la competitividad en un entorno de transformación digital.
¿A quién va dirigido?
Profesionales y técnicos/as de diversas áreas, como economía, administración, ingeniería e informática, interesados en aplicar herramientas de ciencia de datos para la toma de decisiones empresariales. También está dirigido a quienes deseen introducirse en el análisis de datos y su impacto en el ámbito empresarial.
Objetivos:
Desarrollar habilidades técnicas en análisis de datos y su aplicación estratégica en negocios.
Capacitar en el uso de herramientas como Python y técnicas de machine learning para resolver problemas empresariales.
Proporcionar un enfoque práctico para aplicar conocimientos adquiridos en escenarios reales de negocio.
Perfil de egreso:
Los/as egresados/as estarán capacitados/as para implementar estrategias de ciencia de datos en empresas, diseñar modelos predictivos y comunicarlos mediante técnicas de visualización. Poseerán competencias para liderar procesos de transformación digital y contribuir al desarrollo competitivo de las organizaciones.
Sello diferenciador:
El programa destaca por integrar ciencia de datos, inteligencia artificial y negocios, utilizando un enfoque práctico con herramientas avanzadas. Incluye un taller de coaching y networking para fortalecer habilidades interpersonales y de liderazgo.
Descriptor de asignaturas:
Módulo 1. Estadística para Ciencia de Datos (50 horas)
Conceptos estadísticos clave para el análisis y toma de decisiones empresariales.
Módulo 2. Python para Ciencia de Datos (50 horas)
Herramientas y librerías de Python aplicadas al análisis y visualización de datos.
Módulo 3. Ingeniería de Datos (50 horas)
Gestión y procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos.
Módulo 4. Inteligencia Artificial y Machine Learning (50 horas)
Diseño y evaluación de modelos de machine learning aplicados a problemas empresariales.
Módulo 5. Storytelling y Visualización de Datos Estratégicos (50 horas)
Técnicas de visualización y comunicación efectiva para la toma de decisiones.
Módulo 6. Taller de Coaching y Networking Profesional (20 horas)
Desarrollo de habilidades de liderazgo y creación de redes profesionales.
Requisitos de admisión:
Los/as postulantes, que cumplan los requisitos de admisión, para postular deben completar el formulario de postulación que será otorgado por la Dirección de Admisión, y adjuntar los siguientes documentos:
Copia de Cédula de Identidad por ambos lados.
Certificado de egreso copia o título de: Carreras profesionales de 8 semestres o más, o Título o certificado de egreso de técnico de nivel superior o Certificado de Egreso de Enseñanza Media.
Currículum vitae.
En el caso de los/as alumnos/as extranjeros/as estos antecedentes deberán estar visados por:
El cónsul chileno en el país de origen.
El Ministerio de Relaciones Exteriores en Chile.
*Para los países bajo el convenio de la Haya, la apostilla electrónica es válida como documento legalizado.
