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DIPLOMADO EN DATA SCIENCE

DIPLOMADO EN DATA SCIENCE

Lugar: Universidad Tecnológica de Pereira Califique esta publicación
Puntuación: 5 / Votos: 3
Hora: 5:00 p.m. a 10:00 p.m. y sábados de 8:00 a.m. a 1:00 p.m.
Valor: $5.000.000
Categoria: SEMINARIOS EN OCTUBRE
Fecha: Por definir
   

Detalles del evento:

Descripción:

Introducción en Data Science el cual provee al estudiante habilidades prácticas en el manejo, preprocesamiento y preparación de datos, selección de atributos adecuados para modelos y aplicación de modelos de Machine Learning.

Este diplomado se centra en análisis propiamente de datos. Poder hacer tanto análisis descriptivos como predictivos para la toma de decisiones basadas en datos. Se trabaja con programas como R y Python que son reconocidos por su importancia al hacer análisis estadísticos.  

 Durante el diplomado se estudia el proceso de limpieza y adecuación de datos para poder aplicar modelos de Inteligencia artificial en ellos y luego se enseñan 3 modelos principales en Machine Learning.


Objetivo:

  • Adquirir experticia en análisis de datos exploratorio con técnicas de preparación de datos y analytics predictivo.


Desarrollo del diplomado:

  • Introducción a Data Science 
  • Introducción a Machine Learning 
  • Representación de datos 
  • Conceptos básicos de Probabilidad y Estadística 
  • Cómo manejar Noisy Data 
  • Análisis exploratorio de datos 
  • Métricas para la evaluación de modelos 
  • Dimensionality Reduction 
  • Modelos de Regresión 
  • Árboles de decisión 
  • Clustering 
  • Proyecto de curso.


Competencias del egresado:

Se adquieren conocimientos en Data Science en unificación y estandarización de conjuntos de datos, limpieza de Datos, feature engineering y aplicación de modelos de IA en entornos de negocios (Árboles de decisión, modelos de regresión y Agrupamiento). Con este conocimiento, puede aplicar a cargos junior en empresas y departamentos de analytics, con énfasis en manejo de datos y reportes.


Requisitos:

● Estudiantes graduados o finalizando carreras en Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Comercio o Economía.


Docente:

 
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