Diplomado en Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial
Estudia a tu ritmo
Desarrollamos programas con diferentes cargar horarias para que puedas graduarte a tu ritmo
32 semanas
Programa base
Lo que aprenderás
Estructura y algoritmo de datos
Aprende a organizar grandes volúmenes de datos para optimizar los algoritmos de búsqueda e indización de los mismos.
Minería de datos
Descubre cómo procesar y explorar grandes conjuntos de datos que permitan a las organizaciones descubrir patrones y relaciones de sus datos.
Diseño de bases de datos NoSQL
Sé capaz de diseñar, implementar y optimizar sistemas de almacenamiento de datos basados en documentos, asegurando la integridad y seguridad de la información almacenada.
Aprendizaje automático
Aplica técnicas de aprendizaje automático en diversas áreas, desde análisis predictivo hasta inteligencia artificial para tomar decisiones informadas basadas en datos.
Dónde podrás trabajar
Financieras
Detecta fraudes, gestiona riesgos y desarrolla estrategias exitosas de inversión a través del análisis de datos.
Seguridad informática
Diseña, implementa y optimiza sistemas de almacenamiento de datos, asegurando la integridad y seguridad de la información almacenada.
Marketing
Aplica tus conocimientos en organizaciones públicas o privadas para personalizar sus campañas de marketing, segmentar sus clientes y medir el retorno de inversión.
Consultorías
Asesora a compañías en el análisis e interpretación de sus datos con el objetivo de aumentar su eficiencia y reducir sus costes.
Asignaturas
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Módulo 1. Estructuras de datos fundamentalesFundamentos de las bases de datos / Arreglos Matrices Listas Pilas y colas
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Módulo 2. Estructura de datos avanzadasÁrboles Fundamentos de grafos Aplicaciones y algoritmos básicos de grafos
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Módulo 3. Tratamiento y técnicas de minería de datosIntroducción a la minería de datos Preprocesamiento de datos Técnicas de clasificación y agrupamiento Reglas de asociación y análisis de secuencias
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Módulo 4. Análisis y aplicación de minería de datosMétricas y validación ROC, AUC e hiperparámetros Visualización de datos y resultados
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Módulo 5. Fundamentos de aprendizaje automáticoIntroducción a la IA Búsqueda no informada e informada Introducción al aprendizaje automático Evaluación y selección de modelos
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Módulo 6. Modelos avanzados de aprendizaje automáticoModelos de aprendizaje supervisado Modelos de aprendizaje no supervisado
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Módulo 7. Principios de bases de datos NoSQLIntroducción a las bases de datos no relacionales Modelado de datos no relacionales Técnicas de modelado de datos Tipo de modelado de datos
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Módulo 8. Aplicaciones de bases de datos NoSQLMongo DB Mongo DB Atlas Consultas y operaciones
Documentos a entregar
Identificación oficial
La Identificación Oficial (vigente) debe ser escaneada por ambos lados, la imagén debe ser clara (no borrosa), sin raspaduras o enmedaduras. Una vez escaneada tu Identificación, sube tu archivo con formato JPG o PDF.