Diplomado en
Ciencia de Datos
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VIRTUAL
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lunes, 29 de septiembre de 2025
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Domina la Ciencia de Datos de manera práctica y completa. Desde conceptos básicos hasta proyectos reales, aprende herramientas de vanguardia como Python, Pandas y Matplotlib. Desarrolla habilidades analíticas, resuelve problemas y comunica eficazmente con una mentalidad orientada al negocio. Comienza hoy con tu proceso de admisión.
Descubre más de este diplomado virtual
El objetivo de este Diplomado en Ciencia de Datos es dotarte de conocimientos sólidos y habilidades prácticas para que puedas destacar en el área. Nos enfocaremos en el desarrollo del pensamiento analítico, la resolución de problemas y las habilidades de comunicación. Este diplomado enfocado en análisis y modelado de datos está diseñado para afianzar el conocimiento a través de la práctica en proyectos reales.
Plan de estudios
Este diplomado virtual fue desarrollado por un grupo experto en el campo de la ciencia de datos. Está diseñado para equipar a las y los participantes con las habilidades técnicas y teóricas esenciales, preparándoles para transformar datos en conocimiento aplicable y decisiones estratégicas.
¿Qué aprenderás?
Los principios esenciales que rigen mundo de la ciencia de datos con una sólida base teórica y práctica.
Técnicas avanzadas de análisis y modelado de datos, que te permitirán interpretar y transformar datos complejos en información significativa.
El uso de aplicaciones prácticas de la ciencia de datos para resolver problemas reales y tomar decisiones informadas.
Cómo desarrollar proyectos de ciencia de datos de manera ética, utilizando metodologías y herramientas colaborativas para gestionar cada una de sus etapas.
El Diplomado en Ciencia de Datos está estructurado para promover no solo el aprendizaje de habilidades técnicas, sino también para fomentar la innovación y la aplicación creativa de la ciencia de datos en diversos contextos profesionales.
Descargar plan de estudiosBeneficios de estudiar el Diplomado en Ciencia de Datos
Formación práctica y completa. Podrás adquirir habilidades, desde los conceptos básicos hasta la aplicación práctica en proyectos reales.
Enfoque interdisciplinario. Compartirás clases con personas provenientes de diversas áreas, así el intercambio de conocimiento será más enriquecedor.
Herramientas y tecnologías actuales. Podrás aprender Python y otras herramientas como Pandas, Matplotlib y NumPy.
Habilidades profesionales. Desarrollarás habilidades indispensables para sobresalir en el mercado laboral, como el pensamiento analítico, la resolución de problemas, la comunicación efectiva y la orientación al negocio.
Proyectos prácticos y experiencia real. Aplicarás lo aprendido en proyectos prácticos a partir de conjuntos de datos reales.
Mentalidad orientada al negocio. Conocerás cómo contextualizar los problemas de datos dentro del ámbito empresarial y cómo la ciencia de datos puede generar valor a diferentes industrias.
Evaluación y mejora continua. Evaluarás críticamente los modelos y resultados del análisis de datos para enfocarte en la mejora continua.
Desarrolla y fortalece tus habilidades
Soft skills
Resolución de problemas
Comunicación efectiva
Trabajo en equipo
Pensamiento analítico
Toma de decisiones
Hard skills
Python
Pandas
NumPy
Matplotlib
Modelado de datos
Análisis de datos
Visualización de datos
Modelos predictivos
Potencia tu futuro laboral
Con las herramientas adquiridas en el Diplomado en Ciencia de Datos podrás desempeñarte en áreas como:
Ciencia de datos
Ingeniería de datos
Análisis de datos
Conoce al cuerpo docente de este diplomado
David Sierra Porta
Licenciado en Matemáticas y Física, Magister Scientiarum en Física Fundamental y Doctor en Física Fundamental. Investigador de muografía, partículas de alta energía y astrofísica computacional.
Andy Domínguez Monterroza
Ingeniero Mecánico, Magíster en Física Avanzada y Matemática Aplicada. Áreas de interés de investigación: ciencia de datos, análisis de series de tiempo, geometría fractal y topología aplicada.
Yady Tatiana Solano Correa
Doctora en Informática y Telecomunicaciones, ingeniera física con experiencia en proyectos nacionales e internacionales. Docente e investigadora con más de 10 años de experiencia en ciencias de la tierra, ciencia de datos, procesamiento digital de imágenes y seguridad hídrica.
Roberto Trespalacios Alies
Doctorando en Ciencias Computacionales. Centrado en el estudio de Big Data, análisis de datos funcionales y minería de datos. Ha desempeñado diferentes labores relacionadas con el área de la educación y la investigación.
Lenguajes de programación para la ciencia de datos
Cuando se trata de la ciencia de datos, hay varios lenguajes de programación que se utilizan ampliamente debido a su versatilidad y capacidad para manejar grandes conjuntos de datos. Algunos de los más populares son R, SQL, MATLAB y Python.
Python: el lenguaje de programación estrella para la ciencia de datos
En los últimos años, Python se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado en el campo de la ciencia de datos. Su popularidad se debe a varias razones:
Aprender Python: Python es un lenguaje de programación de alto nivel y fácil de aprender, lo que lo convierte en una excelente opción para aquellos que se inician en la ciencia de datos. Su sintaxis limpia y legible facilita la comprensión de los conceptos fundamentales de programación.
Herramientas para el análisis de datos: Python cuenta con una amplia variedad de bibliotecas y herramientas diseñadas específicamente para el análisis de datos. Algunas de las bibliotecas más populares son NumPy, pandas y Matplotlib, que permiten manipular, visualizar y analizar datos de manera eficiente.
Integración con otras herramientas: Python se integra fácilmente con otras herramientas y bibliotecas utilizadas en la ciencia de datos, como TensorFlow para aprendizaje automático o SQL para extraer datos de bases de datos. Esto hace que Python sea extremadamente versátil y facilite la aplicación de técnicas avanzadas en proyectos de ciencia de datos.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué hace único a este diplomado virtual?
Conocerás lenguajes de programación de alto nivel como Python y bibliotecas como Pandas y NumPy.
Conocerás técnicas y algoritmos de ciencia de datos para analizar datos, identificar patrones y tendencias y resolver problemas de manera efectiva.
Desarrollarás habilidades para presentar información compleja de forma clara y comprensible a diferentes audiencias.
Podrás tomar decisiones informadas basadas en análisis de datos y modelos predictivos.
Evaluarás e identificarás posibles sesgos y limitaciones en los modelos implementados.
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