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Diplomatura

Diplomatura en Ciencia de Datos Aplicada

Inicio:

03.05.2024
Duración: 4 Meses
Modalidad: Online
Sede: Buenos Aires y Rosario

PRÓXIMOS EVENTOS

Ingeniería
14.03
Reunión Informativa - Diplomatura en Ciencia de Datos Apl...
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Diplomatura en Ciencia de Datos Aplicada

La denominada Ciencia de Datos es un conjunto de principios fundamentales aplicables a la extracción de conocimiento desde datos. Por otra parte, Data Mining es la extracción de conocimiento desde datos por medio de tecnologías que incorporan esos principios.

Este programa de postgrado en Ciencia de Datos provee los elementos fundamentales de la disciplina, orientado a resolver problemas concretos, desde la interpretación, la realización de su análisis, el modelado de datos y el entendimiento y la comunicación de información útil, resultante de la aplicación de las técnicas que se imparten.

Los diferentes módulos proporcionan información y formación en las tareas que corresponden a las diferentes etapas de un proyecto de Ciencia de Datos. Provee conocimiento de lenguajes, tales como R y Python, revisión de conceptos de estadísticas aplicados al análisis inteligente de datos; habilidades en aprendizaje automático, en particular el aprendizaje supervisado, orientado a técnicas predictivas.

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¿Por qué Austral?

ICONOS-09
Excelencia Académica
Resultado de un intensivo desarrollo del Claustro Docente, que acredita trayectoria académica y un gran reconocimiento profesional en el mercado.
ICONOS-08
Modelo Vincular
La única Facultad de Ingeniería que integra en su campus una Plaza de Transferencia Tecnológica y laboratorios de investigación para satisfacer con capacitación y soluciones a diversas industrias.
ICONOS-07
Reconocimiento Internacional
Es la 1º Universidad Privada de la Argentina según el QS University Rankings y se destaca por ser la Universidad Latinoamericana con mejor relación profesor-alumno.

Modalidad

ONLINE los días lunes de 18.30 a 22.30 horas

Instancia presencial optativa.

Objetivos

Proporcionar los rudimentos de los lenguajes y las tareas básicas en el Análisis Exploratorio, la selección, la limpieza y la transformación de datos.

Construir nuevas variables del problema a través de Feature Engineering.

Aprender técnicas y algoritmos que permiten modelizar y resolver concretamente los problemas, haciendo foco en los modelos predictivos.

Extender a través de Text Mining, las capacidades de las herramientas planteadas al ambiente de datos no estructurados y el lenguaje natural.

Implementar y llevar a la práctica todo lo aprendido.

¿A quién está dirigido?

Graduados de carreras relacionadas con Informática y Sistemas. Profesionales de otras áreas con alguna exposición a programación o métodos computacionales.

Directores - Profesores

Información Adicional

  • Prestigioso cuerpo de profesores.
  • Metodología práctica con utilización de técnicas y tecnologías más relevantes del mercado.
  • Red de contactos y desarrollo profesional: estudiantes y docentes de primer nivel académico.
  • Permanente innovación y actualización académica.
  • La Universidad Austral se encuentra en el puesto #1 como Universidad en Gestión Privada en Argentina de América Latina y #1 en Empleabilidad en Argentina en el QS Latin American University Rankings & Graduate Employability Ranking
  • Al ser parte de nuestra comunidad Austral accederás a cientos de Cursos y Especializaciones Gratis en Coursera, incluyendo su certificación. Podrás capacitarte en Liderazgo, Programación, Finanzas, Marketing, Gestión y Negociación de forma 100% flexible, remota y sin cargo.
MÓDULO 1: HERRAMIENTAS DEL ANÁLISIS DE DATOS

Uso de los lenguajes y herramientas usuales en el pre-procesamiento de datos: R y Python. Tareas de pre-procesamiento: integración de diversas fuentes de datos, limpieza, completamiento de datos, reducción de datos, selección de variables, construcción de nuevas variables.

MÓDULO 2: DATA MINING

Principios de Aprendizaje Automático. Tareas de Data Mining: Clasificación, Clustering, Detección de Anomalías, Análisis de Asociaciones. Patrones secuenciales. Técnicas de Arboles de Decisión, Métodos Bayesianos. Redes neuronales. Support Vector Machine. Métodos de clustering: k-means.

MÓDULO 3: TEXT MINING

Procesamiento de lenguaje natural. Representación de documentos. Categorización de textos. Clustering de textos. Modelización de tópicos. Sumarización de textos. Social media. Visualización.

MÓDULO 4: LABORATORIO

Realización de un proyecto de Data/Text Mining en el que se aplican los conocimientos adquiridos a un problema de datos.

La Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral extenderá el Certificado Académico de aprobación de la “Diplomatura en Ciencia de Datos Aplicada” a quienes cumplan con el régimen de promoción.

  • Bonificación para los graduados de la comunidad Austral:  

Ø  25% graduados de Grado en la oferta académica de posgrados UA

Ø  25% graduados de Posgrados Ingeniería

Ø  20% graduados de Posgrado en la oferta académica de posgrados UA

Ø  15% para exalumno de Posgrado en la oferta académica de posgrados UA

Todas las bonificaciones se encuentran sujeto a cupo y no son acumulables.

La Universidad Austral es la #1 de Argentina

de Gestión Privada

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