DATA SCIENCE en PYTHON
Alianza Talento Futuro y ADALID
Desarrolla las habilidades necesarias para la elaboración de modelos descriptivos y predictivos, con fuentes estructuradas y no estructuradas de datos, de origen interno o externo a la organización el objeto de desarrollar una estrategia de valor basada en datos.
Requisitos: Conocimientos intermedios de programación en Python y de estadística.
Acerca del curso
Se desarrolla un proyecto integrador durante todo el viaje de aprendizaje
En el dinámico mundo digital de hoy, la capacidad para evolucionar rápidamente e impulsar decisiones basadas en evidencia cuantitativa es crucial.
Los Científicos de Datos contribuyen a aumentar la competitividad de las empresas al instalar estrategias de largo plazo para generar valor a través de los datos en ciclos continuos de hipótesis, experimentos para elaborar modelos predictivos más robustos.
Sin excepción, todas las industrias están evolucionando desde la exploración de sus datos hacia nuevas oportunidades para sus negocios.
Mediante este programa de estudio, estarás en condiciones de tomar decisiones basadas en datos en cualquier sector e industria.
Duración
129 hrs. cronológicas Sept 2025 Ene 2026
Horarios
19:00 a 22:00 h.
Días
Martes, Jueves y un Sábado mensual
Arancel
$1.650.000
25% DESCUENTO
EGRESADOS ADALID y TALENTO FUTURO
Este curso se dictará con un mínimo de 20 estudiantes
Si no se completa se devolverá integramente el valor de lo pagado.
Docentes
Jose García Conejeros
Director Académico y Docente
Diplomado en data science
- +25 años de experiencia laboral en diversas industrias, como la Minería, Telecomunicaciones, Gobierno, Retail y Banca.
- Posee dos títulos de pregrado en Bioquímica y Matemáticas obtenidos de la Universidad de Chile, además de dos doctorados en Matemáticas e Informática.
- Es docente en varias casas de estudio: Universidad de Chile, Universidad del Desarrollo, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, entre otras.
Christopher Pope Schwartz
Docente
Diplomado en data science
- +15 años de experiencia laboral en diversas industrias, como la Retail, Telecomunicaciones y Banca.
- Es Ingeniero Civil Informático de la Universidad Técnica Federico Santa Maria y Master of Information Systems Management de Carnegie Mellon University
- Experiencia docente de +7 años en postgrado en la Universidad del Desarrollo.
Este curso es para ti si deseas:
Impulsar una carrera profesionales en una de las áreas con mayor crecimiento y mejor pagadas del mercado.
Contribuir a mejorar la competitividad de tu empresa o institución al promover una cultura para tomar decisiones basadas en datos.
Complementar tus conocimientos en datos, desarrollando capacidades nuevas basadas en machine learning.
Crear modelos que permitan predecir el futuro utilizando técnicas estadísticas y el método científico.
Trabajar en desafíos complejos, integrando fuentes de datos externas e internas aplicando redes neuronales.
Aprenderás a:
Desarrollar tus modelos predictivos utilizando datos estructurados y no estructurados.
Comprender la importancia y aplicaciones prácticas del metodo científico a los datos para la toma de decisiones.
Adquirir una comprensión sólida de los principios fundamentales para trabajar en datos y diferenciar entre distintos métodos de análisis exploratorio.
Diseñar, entrenar y probar modelos predictivos que se ajusten a las necesidades de tu organización.
Utilizar Python y sus principales librerías como herramientas fundamentales de la disciplina.
Módulos
Principales beneficios
Gozarás de un enfoque formativo altamente interactivo, aprendiendo a través de la acción.
Nuestros módulos de enseñanza están estructurados en tres fases: introducción del contenido, aplicación práctica y debate colaborativo.
Adquirirás habilidades para diseñar tu propia estrategia de análisis y modelado de datos.
Te beneficiarás de estudiar con casos reales, donde las empresas han utilizado el análisis de datos para respaldar decisiones y ganar una ventaja competitiva.
Te capacitarás para convertir tu estrategia en un ciclo constante de análisis, interpretación de datos y optimización continua.
Al finalizar podrás acceder a tu insignia digital
y que además podrás compartir en tu perfil de Linkedin y otras redes sociales.
