El Diplomado va dirigido a profesionales que se desarrollen que necesiten o estén interesados en adquirir las habilidades para aplicar técnicas de ciencia de datos a su trabajo y en aprender a programar usando el lenguaje Python y aplicarlo a la extracción y análisis de datos.
Módulo 1: Introducción al Aprendizaje con Tecnologías
Módulo 2: Herramientas Básicas de Programación en Python
Módulo 3: Desarrollo de Software con Python
Módulo 4: Python y Bases de Datos
Módulo 5: Introducción a la Minería de Datos y Machine Learning
Descripción de Asignaturas
Módulo 1: Introducción al Aprendizaje con Tecnologías
El módulo Aproximación al Aprendizaje con Tecnología se orienta, fundamentalmente, al fortalecimiento de las competencias para la navegación en la plataforma institucional asegurando así el cumplimiento de las actividades propias del proceso formativo a distancia que requiere, principalmente, de principios como la autorregulación y autogestión del estudiante.
Módulo 2: Herramientas Básicas de Programación en Python
Los participantes del módulo aprenderán mediante el uso de herramientas de programación como pueden procesar diversos datos. Y a su vez, complementar su aprendizaje con la librería de código abierto “Pandas”, la cual provee de funciones esenciales y estructuras de datos de alto desempeño para la programación en Python.
Módulo 3: Desarrollo de Software con Python
Los participantes del módulo aprenderán las estructuras básicas de manejo de datos de este lenguaje de programación. Así, empieza con las estructuras secuenciales como listas, tuplas y colas, para luego presentar estructuras no secuenciales como diccionarios y sets. Se analizan las ventajas y recomendaciones de uso para cada uno.
Módulo 4: Python y Bases de Datos
Los participantes del módulo aprenderán los conceptos fundamentales asociados a las bases de datos y a interactuar con un motor de bases de datos real, mediante el lenguaje estándar SQL. Luego, aprenderán cómo conectarse a un motor de bases de datos desde un programa Python para extraer y manipular la información. Finalmente, abordan la interacción, también desde Python, con un motor de la categoría NoSQL como MongoDB o similar.
Módulo 5: Introducción a la Minería de Datos y Machine Learning
Los participantes del módulo aprenderán los conceptos fundamentales asociados a minería de datos. Comprenderán cuáles son las diferentes fuentes de información a utilizar y cómo revisar un procesamiento de datos. Y, posteriormente, entender y aplicar las diferentes técnicas de extracción de conocimiento de datos. Para ello se utilizan: reglas de asociación, árboles de decisión, métodos de regresión, algoritmos de clasificación, evaluación de clasificadores, y una introducción al aprendizaje de máquina.