Diplomado en Data Science

El presente diplomado entrega herramientas en data science para implementar soluciones de inteligencia de datos en la gestión y procesos de toma de decisiones.


Descripción

El presente diplomado en data science entrega herramientas técnicas y metodológicas para que profesionales de las más diversas disciplinas puedan realizar procesos de análisis de datos, diseñar modelos matemáticos y estadísticos y generar aplicaciones que les permitan hacer inteligencia con los datos e información en diversos ámbitos de aplicación. La principal fortaleza del data science, es que no restringe su desarrollo sólo a matemáticos o informáticos, sus herramientas pueden ser de dominio de profesionales de las más diversas disciplinas, favoreciendo el trabajo inter y multidisciplinario, pues aporta una visión sistémica para comprender el comportamiento de sistemas complejos.


Dirigido a

Ingenieros Civiles y de Ejecución de los diversos ámbitos de especialización, Ingenieros Comerciales, Economistas, Administradores Públicos, Psicólogos, Sociólogos, y en general, profesionales de diversas disciplinas que se desempeñan en áreas de gestión de empresas o ámbito público, de diferentes rubros.

Prerrequisitos

Profesional universitario, licenciatura, egresado de instituto profesional, con al menos un año de experiencia laboral en áreas de gestión en empresas de diferentes rubros.

Objetivo de aprendizaje

1.    Comprender los fundamentos teóricos y conceptuales del big data y la ciencia de datos, como herramienta tecnológica para la gestión.
2.    Conocer métodos y modelos matemáticos y estadísticos fundamentales para el desarrollo de soluciones de data science.
3.    Emplear herramientas computacionales y de programación para data science.
4.    Reconocer los requerimientos tecnológicos y de visualización para grandes volúmenes de datos.
5.    Aplicar herramientas técnicas y metodológicas para diseñar e implementar técnicas de data science en procesos de análisis y toma de decisiones.

Desglose de cursos

FUNDAMENTOS DE LA CIENCIA DE DATOS
- Introducción al big data y Data Science
- Aplicaciones en Data Science
- Innovación, Tecnologías y Talleres
- Aplicaciones en Depp Learning
- Aplicaciones en Smart Cities

HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS Y FORECAST
- Métodos Descriptivos y gráficos
- Probabilidades y muestras
- Inferencia estadística
- Modelos Lineales y predictivos
- Forecast temporal.

HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES Y MACHINE LEARNING
- Introducción a la programación con R
- Procesos y Operaciones en conjuntos de datos
- Machine Learning en clasificación, dimensión y agrupamientos.

HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Power BI
- Tableau
- R – Markdown
- R – Shiny

APLICACIONES EN DATA SCIENCE
- Aplicaciones en Business Intelligence.
- Aplicaciones en ámbito bancario y mercado financiero.
- Aplicaciones en ámbito público, evaluación de impacto y marketing.
- Aplicaciones en datos no estructurados y texto.

Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA
Wilfredo Palma Manríquez
Profesor Titular Departamento de Estadística, Facultad de Matemáticas, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Ingeniero Matemático, Universidad de Chile.
Ph. D. en Estadística, Carnegie Mellon University, USA.
Director DATA UC, Unidad de Estudios Estadísticos de la Pontificia Universidad Católica de Chile.
Autor de los libros: Long-Memory Time Series: Theory and Methods; Advances in Economics and Econometrics, Statistics and Finance: An Interface; Advances in Econometrics, Data Mining y de más de 30 publicaciones científicas en el área de series de tiempo y modelos estadísticos.

EQUIPO DOCENTE

Alvarado Celis, Ana María
Profesora Instructor Adjunto Departamento de Estadística, Facultad de Matemáticas UC
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Alvear Leyton, Alexis
Subdirector DATA UC
Magíster en Gestión de Negocios, Universidad de Sevilla, España.

Aravena Cuevas, Ricardo
Profesor Asociado Adjunto Departamento de Estadística, Facultad de Matemáticas UC
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Bravo Mella Mónica
Profesora Instructor Adjunto Departamento de Estadística, Facultad de Matemáticas UC
Licenciada en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Caiceo Jaime
Ingeniero Civil Industrial, Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Galea Rojas Manuel
Profesor Asociado Departamento de Estadística, Facultad de Matemáticas UC
Doctor en Estadística, Universidad de Sao Paulo.

Kuncar Campbell Francisco
Profesor Asistente Adjunto Departamento de Estadística, Facultad de Matemáticas UC
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Muñoz Araya Miguel
Ingeniero Comercial Pontificia Universidad Católica de Chile
Diplomado en Inteligencia de Negocios Universidad de Chile.

Molina Núñez, Alonso
Estadístico, Pontificia Universidad Católica de Chile
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

Olea Ortega Ricardo
Profesor Asistente Adjunto Departamento de Estadística, Facultad de Matemáticas UC
Doctor en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Palma Manríquez Wilfredo
Profesor Titular Departamento de Estadística, Facultad de Matemáticas UC
Ph. D. en Estadística, Carnegie Mellon University.

Quinlan Binelli José
Profesor Instructor Adjunto Departamento de Estadística
Doctor en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

San Martín Gutiérrez Ernesto
Profesor Asociado Departamento de Estadística, Facultad de Matemáticas UC
Ph.D. in Sciences, Université Catholique de Louvain.

Vega Ricardo
Profesor Asistente Adjunto Escuela de Diseño UC
Diseñador y Artista, MFA Technology (Parsons, The New School, Nueva York).

Metodología

Clases teóricas expositivas y con espacios para discusión y reflexión de contenidos.

Talleres de aplicación de técnicas y metodologías para entrenamiento de competencias.  

Desarrollo de laboratorios de computación con la aplicación de modelos y métodos en software especializado.

Desarrollo y análisis de casos de estudio para identificar experiencias exitosas de implementación.

Talleres y laboratorios de aplicación mediante uso de bases de datos reales.

Evaluación

Pruebas téoricas y talleres prácticos con el uso de software estadístico.

Requisitos de aprobación

El promedio final del diplomado será el promedio ponderado de la nota final de cada curso con las siguientes ponderaciones, en una escala de 1,0 a 7,0:

Curso 1: Aplicación de los principios y fundamentos de la ciencia de datos: 20%
Curso 2: Herramientas de análisis estadístico para Data Science: 20%
Curso 3: Uso de herramientas computacionales para Data Science: 20%
Curso 4: Herramientas tecnológicas para visualización de Datos: 20%
Curso 5: Aplicaciones en Data Science (para gestión pública o para gestión de empresas): 20%


Para aprobar el diplomado, el alumno debe cumplir con dos requisitos:

A) Un mínimo de asistencia de 75% a todo evento.

B) Requisito académico: Se cumple aprobando todos los cursos con nota mínima 4,0.

Nota: Las personas que no cumplan con el requisito de aprobación no recibirán ningún tipo de certificación.

Para aprobar los programas de diplomados se requiere la aprobación de todos los cursos que lo conforman y en el caso que corresponda, de la evaluación final integrativa.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

Bibliografía

James, G., Witten, D., Hastie, T. and Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R, Springer

O’ Reilly Media (2013) Big Data Now, O’ Reilly Media, Inc

Material de Elaboración Propia.

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación ubicada al lado derecho de esta página web. Un correo de confirmación solicitará enviar los siguientes documentos a la coordinación a cargo de Sebastián Massa Slimming

• Fotocopia Carnet de Identidad
• Copia Simple de Título o  grado académico
• Currículum Vitae
• Certificado laboral

VACANTES: 40

- El postulante será contactado para asistir a una entrevista personal, si corresponde, con el Jefe de Programa del Diplomado o su Coordinadora Académica.
- En caso que el postulante presente alguna discapacidad de origen: visual, auditiva, movilidad reducida, u otra, deberá informar previamente a la coordinación del programa mediante un email, con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria al inicio de clases y entregar una asistencia adecuada
- Las postulaciones son hasta una semana antes del inicio del Diplomado/Curso o hasta completar las vacantes; no se aceptarán postulaciones incompletas.
- El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe cancelar el valor para estar matriculado.

Importante- Sobre retiros y suspensiones-
• La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible con un máximo de 10 días hábiles. La devolución se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del Banco Santander.
• A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del valor del programa.* A las personas que se retiren una vez iniciada la actividad, se les cobrará las horas o clases cursadas o asistidas y materiales entregados a la fecha de la entrega de solicitud formal de retiro más el 10% del valor del programa*
La solicitud de retiro debe realizarse a la coordinación a cargo y hasta antes de que el 50% de la actividad se haya desarrollado (Reglamento de alumno de Educación Continua).  
En ambos casos la devolución, demorará cómo máximo 15 días hábiles y se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del Banco Santander. *El 10% corresponde al uso de vacante y se calcula en base al precio publicado, no el valor final pagado.

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Computación Estadística con R

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