Diplomado en Ciencia de datos para la gestión


Adquiere los conocimientos y las herramientas para sacar partido de la revolución de la inteligencia artificial en el ámbito de la gestión y de los negocios. Si no te interesan los detalles del algoritmo pero sí usarlo, este programa es para ti.

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Quiénes Somos

Clase Ejecutiva UC es el programa de perfeccionamiento profesional Online + Zoom de la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Descripción

El Diplomado en Ciencia de datos para la gestión de Clase Ejecutiva UC se orienta a quienes buscan adquirir las competencias fundamentales de la ciencia de datos, pero que no necesariamente tienen una base matemática. Ni tampoco se interesan por los detalles de los algoritmos, sino más bien en la forma de ponerlos en práctica en los negocios y las organizaciones.

Veamos que ofrecen los cuatro cursos de este diplomado. Todo trabajo en ciencia de datos comienza con la obtención de los datos, y una de las principales fuentes son las bases de datos. Un curso de Python y base de datos entrega las competencias para interactuar con un motor relacional o un motor noSQL desde un programa Python. El curso de minería de datos y machine learning enseña las principales técnicas, algoritmos y métodos que permiten utilizar los datos para entender qué está sucediendo y obtener insights que permitan tomar mejores decisiones.

El foco del curso sobre visualización de la información apunta a ser capaces de producir visualizaciones efectivas desde una montaña de datos muy difíciles de entender. Por último, el curso sobre inteligencia de negocios permite poner todo en la perspectiva de los negocios; entregando una visión muy amplia de lo qué es y a qué apunta la inteligencia de negocios hoy en día.

El formato del Diplomado en Ciencia de datos para la gestión es 100% en línea. Y se estructura sobre estos cuatro cursos que utilizan técnicas metodológicas activas. Gracias a estas últimas, el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual.

Además, se recomienda contar con conocimientos básicos de programación, específicamente en lenguaje Python. En particular, ser capaz de utilizar controles de flujo, distintos tipos de datos y funciones y diccionarios con Python.

Objetivos

Diseñar y construir programas en lenguaje Python capaces interactuar con un motor de bases de datos para extraer y modificar información, y aplicar algoritmos y técnicas de minería de datos en el contexto de una analítica descriptiva y predictiva.

Presentar en forma gráfica la información de modo que pueda ser comprendida rápidamente.

Aplicar técnicas y enfoques de inteligencia de negocios para una gestión guiada por datos en el proceso de transformación digital.

Dirigido a

Profesionales interesados en adquirir competencias en el área de ciencia de datos para aplicarlos en la gestión o la transformación digital de los negocios.

Metodología 100% Online

Aprendizaje interactivo

Contamos con una plataforma interactiva que te permitirá participar de las clases en vivo, interactuar en foros con tus compañeros de clase y acceder a los contenidos de cada curso en cualquier momento, adaptándose a tus necesidades.

Material de estudio

Desde el inicio de tu programa online, tendrás acceso al material de estudio necesario para cada clase. Podrás acceder en cualquier momento y en cualquier lugar a tus clases online, papers, videos y otros recursos.

Clases en Vivo

Cada curso está organizado en 6 a 8 clases online y una clase en vivo, transmitida vía streaming, realizada por nuestros destacados académicos o tutores. En esta clase podrás interactuar, realizar preguntas y comentar a tus compañeros de clase.

Acompañamiento de tutores

En cada curso tendrás un tutor académico quien resolverá tus dudas planteadas en la plataforma online. Además las coordinadoras académicas resolverán tus consultas administrativas a través del correo alumnosuc@claseejecutiva.cl

ACLARA TUS DUDAS

Quisimos responder las preguntas que muchos nos hacen a través de este video.

Malla académica




Curso Python y bases de datos
Profesor:  

Jaime Navón Cohen, Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Plan de estudios

Clase en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo, la correcta instalación de herramientas de software, la forma correcta del uso de algunas herramientas, etc.

Trabajo individual

Los participantes deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o miniproyectos concretos. El primer trabajo (miniproyecto 1) consiste en construir una base de datos a partir de data en formato csv y luego escribir un programa Python que se conecte con dicha base de datos para agregar nuevas filas y formular algunas consultas simples. En el segundo (miniproyecto 2), se trabaja con un dataset más complejo que da origen a una BD con varias tablas y, además, de interactuar desde Python en forma simple, se usa la librería Pandas. En el tercer trabajo (miniproyecto 3), la data debe obtenerse desde una API JSON y se debe escribir un programa Python que cargue esa información en un motor MongoDB para luego hacer consultas sobre él.

Contenidos

Conceptos y familiarización con ambiente de trabajo
  • Conceptos fundamentales de bases de datos
  • El modelo relacional
  • MySQL desde el Workbench
Crear una BD simple con solo dos tablas y poblarla con información
  • Introducción al lenguaje SQL
  • Creación de una base de datos desde Python
  • Tablas y tipos de datos
  • Creación de tablas desde Python
  • Agregar y eliminar información a una tabla desde Python
SQL y Dataframes
  • Introducción a Pandas y dataframes
  • SQL joins
  • Transacciones en bases de datos
  • Eliminación y modificación de filas en una tabla
Extracción de información más sofisticada de la BD con consultas más complejas y trabajo con Dataframes
  • Operaciones de conjunto y cláusulas de agrupación
  • Ordenamiento y agrupación
  • Carga de contenido CSV desde una API Web
  • Procesamiento de un archivo en formato CSV
Bases de datos NoSQL de documentos, MongoDB y JSON
  • Bases de datos NoSQL
  • Introducción a MongoDB
  • El formato JSON
  • MongoDB desde Python
Extraer y procesar información JSON desde una BD
  • MongoDB y desde una API en la web y procesarla con un programa Python
  • Conectando con MongoDB
  • Interactuando con el motor MongoDB desde un programa
  • Procesamiento de JSON desde Python
  • Extracción de JSON desde una API web

Clase Ejecutiva UC se reserva el derecho a modificar el contenido en cualquier momento.

Curso Visualización de información en la era del big data
Profesor:  

Denis Parra Santander, Ph.D University of Pittsburgh (EE.UU.) Ver más...

Hernán Valdivieso, Magíster, Pontificia Universidad Católica de Chile Ver más...

Plan de estudios

Clases en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo, la correcta instalación de herramientas de software, el uso apropiado de algunas herramientas, etc.

Para este curso se revisarán formas de interpretar y aplicar del modelo anidado de visualización para validar visualizaciones existentes y para justificar decisiones de diseño de nuevos gráficos de visualización de información. Se revisarán y aplicarán bibliotecas en Python especializadas en visualización. Y con participación de los alumnos se analizarán casos de visualización.

Trabajos individuales

Los participantes deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. La primera actividad práctica requiere utilizar los conceptos de visualización para evaluar y validar diseños de visualización de información ya existentes. La idea es poner en práctica la relación entre tipos de datos y datasets, tareas, así como conocer las marcas y canales más apropiados para codificar información visualmente. La segunda actividad práctica tiene como propósito implementar visualizaciones mediante programación. Se establecen tres casos con datasets y codificaciones objetivo, con lenguage Python y usando las bibliotecas Pandas, Matplotlib y Seaborn.

El último proyecto suele tener características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. De esta forma, la tercera actividad de aplicación requiere una integración de conceptos de visualización y de implementación en Python. Dado un dataset y un caso de estudio, el estudiante analiza un dataset y provee respuestas a ciertas preguntas a través de la implementación de diferentes visualizaciones. En el proceso, se justifican las decisiones de codificación visual (gráfico, colores, etc.) y del espacio de diseño en general.

Contenidos

Introducción a visualización de Información
  • Ejemplos históricos de visualización de datos
  • Conceptos fundamentales de visualización de información
  • Percepción visual
  • Funciones básicas de Matplotlib y Seaborn.
Modelo anidado de Munzner para diseño y validación de visualizaciones
  • ¿Qué? Datos y datasets
  • ¿Por qué? Tareas de visualización
  • ¿Cómo? Codificación visual
  • Reglas y recomendaciones generales para visualizaciones efectivas
Diseño e implementación de gráficos simples para datos tabulares usando modelo anidado
  • Gráfico de barras y barras apiladas
  • Gráfico de puntos y de líneas
  • Gráfico de dispersión y de burbujas
  • Gráfico de flujos
  • Histogramas, gráficos de caja y de violín
Diseño e implementación de gráficos avanzados para datos tabulares usando modelo anidado
  • Múltiples ejes, gráficos radiales y de torta
  • Matriz de gráficos
  • Pequeños múltiples
  • Mapa de calor
  • Reducción de dimensionalidad lineal y no lineal
Diseño e implementación de gráficos para datos de red usando modelo anidado.
  • Conceptos de red, grafos y árboles
  • Diagramas nodo-enlace
  • Matrices de adyacencia
  • Gráficos tipo encierro
  • Clustermap
Visualización en diversos dominios de aplicación
  • Introducción a la visualización en diversos dominios y a storytelling
  • Visualizacion espacial y espacio-temporal
  • Visualización de colecciones de documentos
  • Visualización de vectores de palabras

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Curso Presente y futuro de la inteligencia de negocios
Profesor:  

Cristián Rodríguez, Ingeniero civil de Industrias Pontificia Universidad Católica de Chile Ver más...

Marco Ramírez, Ingeniero civil industrial, Pontificia Universidad Católica de Chile. Ver más...

Contenidos

Conceptos de inteligencia de negocios
  • Introducción a la inteligencia de negocios
  • Plataforma clásica de inteligencia de negocios
  • Componentes de la plataforma clásica de inteligencia de negocios
  • Nuevas tendencias que impactan la inteligencia de negocios
Plataforma moderna de inteligencia de negocios
  • Desafíos de la inteligencia de negocios actual
  • Presentación plataforma moderna de análisis de datos
  • Componentes de la plataforma moderna de análisis de datos
  • Centralización versus descentralización
Agilidad y gobierno en inteligencia de negocios
  • Agilidad en inteligencia de negocios
  • Introducción al gobierno de datos
  • Roles asociados al gobierno de datos
  • Desafíos del gobierno de datos
Calidad de datos
  • Introducción a la calidad de datos
  • Metodología de calidad de datos
  • Etapas de la metodología de calidad de datos
  • Desafíos de calidad de datos
Pensamiento analítico
  • Introducción al pensamiento analítico
  • Pensamiento crítico
  • Pensamiento creativo
  • El nuevo rol del traductor analítico
El futuro de la inteligencia de negocios
  • Próximos años: principales desafíos
  • El rol de los gerentes y directivos de la organización
  • El (probable) invierno analítico
  • Preparándose para una nueva era

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Curso Introducción a minería de datos y machine learning
Profesor:  

Mauricio Arriagada Benítez, Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile

Plan de estudios

Clase en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo la correcta instalación de herramientas de software y el uso apropiado de algunas herramientas. Asimismo, para la preparación de set de datos para la reducción de dimensionalidad, y guiar el trabajo en las diferentes técnicas de reglas de asociación, algoritmos de clasificación, clustering y medidas de similaridad.

Trabajo individual

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. El último proyecto suele tener características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. Los miniproyectos estarán enfocados en: procesar y consolidar datos aplicando ETL (extracción, transformación y carga de datos); utilizar el algoritmo Random Forest y KNN para dos casos propuestos, y realizar el preprocesamiento de una base de datos propuesta, aplicando dos algoritmos de los vistos en clases para así mostrar sus rendimientos a través de evaluar al clasificador y presentar las métricas, pudiendo establecer una comparación de rendimiento entre los dos algoritmos elegidos.

Contenidos

Conceptos sobre Data Warehouse y uso de Dataframes
Procesamiento y consolidación de datos
  • Preprocesamiento de datos
  • Selección y transformación de datos
Reglas de asociación
Aplicación de los algoritmos Random Forest y KNN
  • Árbol de decisión
  • KNN
  • Random Forest
Aplicación de los algoritmos K-Means y DBSCAN
  • Clustering
  • K-means
  • Clustering jerárquico
Introducción al Machine Learning
  • Modelo de entrenamiento
  • Métricas de evaluación

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Jefe de programa

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Jaime Navón Cohen

Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Jaime Navón Cohen es Ph.D Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC).

Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.

 

Profesores

Cristián Rodríguez
Cristián Rodríguez

Ingeniero civil de Industrias Pontificia Universidad Católica de Chile

Cristián Rodríguez es ingeniero civil de Industrias, con mención en Tecnologías de la Información, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Se desempeña como profesor del Diplomado Inteligencia de Negocio y del Magíster en Tecnologías de la Información y Gestión, en la Escuela de Ingeniería de la UC. Además, es cofundador de Archetype. Esta consultora, fundada en 2016, es especialista en inteligencia de negocios, análisis de negocios y gestión estratégica con inteligencia de negocios (enterprise performance management).

Denis Parra Santander
Denis Parra Santander

Ph.D University of Pittsburgh (EE.UU.)

Denis Parra Santander es Ph.D Computer Science, University of Pittsburgh (Pensilvania, EE.UU). Además, es ingeniero civil en Informática, Universidad Austral de Chile. Actualmente, se desempeña como profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Hernán Valdivieso

Magíster, Pontificia Universidad Católica de Chile

Hernán Valdivieso tiene un Magíster en Ciencias de la Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Además, es ingeniero civil en Computación, UC.  Se desempeña como profesor instructor del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC. Su área principal de trabajo es la docencia y el desarrollo de técnicas de visualización.

Jaime Navón Cohen
Jaime Navón Cohen

Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Jaime Navón Cohen es Ph.D Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.  

Marco Ramírez
Marco Ramírez

Ingeniero civil industrial, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Marco Ramírez es ingeniero civil industrial en Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es profesor del Diplomado en Inteligencia de Negocios de la UC. Asimismo, se desempeña como project manager en MetricArts. Esta última empresa es una consultora fundada el año 2007 y especializada en las áreas de inteligencia de negocios y análisis de negocios.

Mauricio Arriagada Benítez
Mauricio Arriagada Benítez

Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile

Mauricio Arriagada Benítez es doctor y máster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es ingeniero civil en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá (Chile). Asimismo, tiene un Master in Computer Science, University of Northern Iowa (EE.UU.), y un Máster en Ingeniería de Software, Universidad de Tarapacá (Chile).

Ventajas

Prestigio UC

La Pontificia Universidad Católica de Chile posee más de 120 años educando y formando a los líderes de nuestro país. El prestigio UC es reconocido esencialmente por la calidad de sus docentes como por su excelente sistema de enseñanza, los cuales la han transformado en la universidad número uno del país y la mejor universidad de habla hispana en Latinoamérica.

Profesores de Clase Mundial

Nuestro proceso educativo es apoyado y guiado por la excelencia, el sello y el prestigio de los académicos de la Pontificia Universidad Católica de Chile, formados en las mejores universidades a nivel mundial.

Moderno modelo pedagógico

Contamos con una plataforma interactiva, con la última tecnología en educación a distancia, que te permitirá vivir la experiencia del aprendizaje en línea: Acceso a clases en vivo y constante interacción en foros, con académicos y tutores.

Flexibilidad

Tenemos diversos programas académicos que impartimos con un exclusivo e innovador sistema de aprendizaje, enfocado en la flexibilidad y adaptado a tus necesidades de tiempo y espacio, permitiendo que puedas estudiar donde quieras y cuando quieras.

Programas online

Somos un programa de perfeccionamiento profesional 100% online creado por la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Requisitos

Para postular a este programa de Clase Ejecutiva UC debes cumplir los siguientes requisitos:

  • Título profesional universitario o título de egresado de instituto profesional o centro de formación técnica.
  • Se recomienda contar con conocimientos básicos de programación, específicamente en lenguaje Python. En particular, debe ser capaz de utilizar controles de flujo, distintos tipos de datos y funciones, y diccionarios con Python.
  • Es deseable contar con algún grado de conocimiento matemático (álgebra lineal, estadística básica y cálculo)

Se sugiere contar con un dispositivo compatible, navegadores web actualizados, conexión a Internet estable, sistema operativo compatible, capacidad de reproducción multimedia, cámara y micrófono.




Inversión

Precios

Precio :
CLP $2.190.000

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Medios de pagos Chile

  • 12 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros diplomados y 3 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros cursos. En caso de existir interés, este será generado específicamente por su banco y no por Clase Ejecutiva UC.
  • Transferencia bancaria.

Medios de pagos internacional

  • Pago al contado a través de transferencia bancaria
  • Pago en cuotas para nuestros diplomados a través de cuponera electrónica (*)
  • Pago a través de Paypal

(*) Cuponera electrónica: Sistema de pago en cuotas, sin interés.

 

Clase Ejecutiva UC

Certificados apostillados

Una de las características más importantes de los títulos emitidos por la Pontificia Universidad Católica de Chile es que pueden ser apostillados gracias al Convenio de la Apostilla de la Haya. La Apostilla es una certificación única que permite agilizar el proceso de acreditación y certificación de títulos o documentos extranjeros en algún país miembro del Convenio de la Apostilla. Los documentos emitidos en Chile para ser utilizados en un país miembro del Convenio de la Apostilla que hayan sido certificados mediante una Apostilla, deberán ser reconocidos en cualquier otro país del convenio sin necesidad de otro tipo de certificación. Más información sobre el proceso de Apostilla en http://apostilla.gob.cl. El certificado del curso es apostillable. Sin embargo, la Clase Ejecutiva UC no se hace parte de la gestión de apostillarlo.

Un día en Clase Ejecutiva UC