Diplomado en Análisis de datos para la toma de decisiones

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  Diplomado 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 OptimizaciónSe 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 DatosPropone 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 AprendizajeBusca 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.

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