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El análisis de datos se ha convertido en una de las habilidades obligatorias tanto en el entorno corporativo como académico. La organizaciones necesitan cada vez más personas que puedan realizar tareas de análisis de datos con el fin de avanzar en sus estrategias de transformación digital y crear procesos de inteligencia que conduzcan a ventajas competitivas duraderas. Estas mismas habilidades resultan contundentes en el desarrollo de un proyecto de investigación, a nivel de maestría o doctorado que, con cantidades de datos cada vez mayores, requieren abordajes metodológicos cada vez más complejos en torno al tratamiento de la información con el fin de generar conocimiento.
El programa ofrece un acercamiento muy completo al análisis de datos. Este conocimiento puede ser usado posteriormente a nivel corporativo (mercadeo, gestión, analítica) como en investigación académica (proyectos de investigación). Se trata de un programa flexible en el que el estudiante puede decidir el énfasis que quiere dar a su aprendizaje. El diseño iterativo del programa garantiza una constante renovación de los contenidos y actualización permanente. El aprendizaje inmersivo permite al estudiante obtener conocimientos aplicándolos en datos reales en el paradigma de “aprender haciendo”.
Transmitir a los estudiantes el control de las herramientas técnicas teóricas y prácticas para la transformación, procesamiento y análisis de datos.
El diplomado consta de 4 cursos prácticos y 2 teóricos que deben ser vistos por el estudiante en su totalidad. Se desarrollan con clase magistral teórica y actividades de práctica en distintos softwares y entornos. Apoyo en la práctica de manera presencial y virtual por medio de una plataforma de aprendizaje.
Cargos operativos, técnicos y estratégicos de diversas organizaciones interesados en incrementar su desempeño frente a los problemas concernientes a grandes cantidades de datos. Así mismo estudiantes de posgrado, docentes e investigadores que requieran habilidades en procesamiento y análisis de información para sus proyectos de investigación.
Magister en Ciencias. Jefe de Ciencia de Datos en la División de Vigilancia, Inspección y control de MinTic. Director del Diplomado de Ciencia de Datos de la Universidad Nacional de Colombia. Docente en la Universidad Externado de Colombia. Más de 5 años de experiencia proponiendo, ejecutando, evaluando y retroalimentando proyectos de análisis de datos en diversos rubros. Dentro de sus habilidades destacan la conformación de equipos especializados, la comunicación efectiva y el compromiso con los detalles.
Economista de la Universidad Nacional de Colombia. Maestría en Administración de Empresas Universidad Nacional de Colombia. Actualmente ejerce como Docente Ocasional de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional. Interesado en software aplicado a las ciencias económicas y/o administrativas; y su uso dentro de las organizaciones. Dominio de diversas herramientas informáticas, sistemas de información y simuladores de gestión empresarial.
Senior datascientist, con amplia experiencia en diferentes campos del aprendizaje estadístico (aprendizaje automático, aprendizaje profundo) matemáticas aplicadas y desarrollo de herramientas ETL. Cuenta con una trayectoria de más de 5 años apoyando procesos de ciencia de datos y de automatización por medio de inteligencia artificial en distintas startups. Su campo de acción comprende MongoDB, Python, R, Hadoop, TensorFlow, Keras y Spark entre otros. Apasionado por temas de inteligencia artificial y modelos de aprendizaje estadístico aplicado a grandes bases de datos.
Maestría en Estadística, especializada en estadísticas sociales, de comportamiento y educación, Universidad Católica de Lovaina Bélgica. Estadística, Universidad Nacional de Colombia Consultora de Naciones Unidas en análisis cuantitativo de género y población, líder de proyectos de inteligencia artificial y machine learning en sector telecomunicaciones. Ha trabajado como consultora en estadística aplicada y ciencia de datos tanto en sector público y privado en diversos temas como transporte, educación, investigación social y de mercados.
Data Scientist, Metis Data Science Academy (New York). Computer Science, Escuela Colombiana de Ingeniería. Consultora Big Data, BI y de Data Warehouse certificada como Data Scientist, con experiencia en Machine Learning, Redes Neuronales, Inteligencia de Negocios y Bodegas de Datos en industrias de Retail, Telecomunicaciones, Aseguradoras y Financieras. Aptitudes en Modelamiento, Análisis y Perfilamiento de Datos, Conceptos y Técnicas de análisis en Big Data y Data Tradicional, conocimiento en funciones de Machine Learning, Redes Neuronales, SQL, Hadoop, R y Python. Habilidades de liderazgo, compromiso, aprendizaje y adaptación a diferentes roles. Experiencia liderando equipos de trabajo locales y remotos internacionales.
Ingeniero Industrial con Maestría en Estadística de la Universidad Nacional de Colombia, con experiencia en docencia e investigación. Cofundador de las Fundaciones Aspirantes.ORG y Lidera El Cambio. Entre sus áreas de estudio y trabajo se encuentran el control estadístico de procesos, formulación de proyectos, emprendimiento, psicometría y TIC.
Incluye materiales virtuales. En esta modalidad el participante autoriza el manejo de datos sensibles para establecer su asistencia y debe aportar un correo Gmail por medio del cual será entregado el material del curso.
Es indispensable que quien se acoja a estos descuentos se encuentre a paz y salvo con el Fondo Especial y envíe como soporte la copia del o los certificados de los cursos anteriores.
Los descuentos aplican únicamente para pagos de contado y NO son acumulables. Los descuentos deben aplicarse en el momento de realizar el pago, luego no se realizarán
reintegros de dinero por mayor valor pagado.
Cuando la inscripción a un programa se realice con tarjeta de crédito, en la caja de la Facultad de Ciencias Económicas, los descuentos autorizados se aplicarán disminuyendo un 5%.
*En la parte inferior derecha de la página que se despliega, encontrará el botón de preinscripciones, por favor ingresar y diligenciar los datos solicitados.
Realice su pago en el catálogo de servicio de la sede Bogotá con el nombre del Programa. En la opción “Tipo de afiliación” encontrará las opciones descuento.