Diplomado: Big Data

Adquiere capacidades para identificar, evaluar y aprovechar diversas oportunidades que se presenten en el análisis de datos para generar valor en cualquier organización. También, aprende a utilizar los métodos de análisis de datos estadísticos, así como herramientas y modelos de apoyo que te permitan soportar la toma de decisiones.

 

¿A quién está dirigido el diplomado en Big Data?

  • Profesionales en las TIC e ingenieros o tecnólogos en sistemas, informática o áreas afines.
  • Profesionales de áreas que requieran manejo de datos, personas empresarias o emprendedores de grandes, medianas o pequeñas empresas que deseen conocer sobre el manejo de datos y sus beneficios para el negocio.

¿Cuáles son los objetivos del diplomado en Big Data?

  • Realizar análisis estadístico descriptivo de un conjunto de datos, apoyados en herramientas computacionales como Excel.
  • Diseñar y planificar un proyecto de minería de datos basado en problemas reales (sector financiero, clínico y marketing).
  • Implementar técnicas de visualización de datos de alta dimensionalidad para la extracción de conocimiento.
  • Reconocer la importancia del análisis de grandes volúmenes de información en las organizaciones actuales.

 

Costo
$3.700.000
Total

Aplica un 15 % de descuento para estudiantes y egresados de la Universidad Ean*.

Aplica un 10 % de descuento por pago anticipado*.

*Estos descuentos no son acumulativos

Facultad o Clasificación
Educación Continuada
Duración
144 horas (40 de acompañamiento y 104 de trabajo autónomo).
Horarios

Sábados de 8 a.m. a 5 p.m.

Fecha máxima de inscripción: hasta el 31 de enero de 2020.
Actividades académicas: del 8 de febrero al 7 de marzo de 2020.

Plan de estudio

 

Módulo 1: 

1) Introducción al análisis de datos.
2) ¿Qué es Big Data?
3) ¿Qué es analítica de la información?
4) Ciclo de vida del análisis de datos.
5) KDD.

Módulo 2: Exploración y predicción de datos.

1) Fundamentos de estadística para la exploración de los datos.
2) Herramientas tecnológicas para el apoyo en el análisis exploratorio / descriptivo de los datos: Excel.
3) Análisis predictivo.

Módulo 3: Minería de datos.

1) Introducción.
2) Clasificación de datos: algoritmos de clustering.
3) Minería de datos para predicción: regresión lineal, regresión logística.
4) Árboles de decisión: utilidad en la descripción y predicción de la información. 
5) Técnicas avanzadas de minería de datos.

Módulo 4: Visualización de la información.

1) Conceptos, metodologías y tipologías de visualización.
2) Herramientas para la visualización: utilización de Tableau para visualizar y analizar datos.
3) Comparación de herramientas de visualización y de tipos de visualización: ¿cuándo usar qué?

Módulo 5: Desarrollo del proyecto final.
 

Nota: Este diplomado te reconoce créditos para programas de Especialización o Maestría.

Certificado

La Universidad expide un certificado por participación a quienes aprueben el 80 % de las actividades programadas. El estudiante deberá obtener una nota de 70/100 para aprobar el nivel.

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Res. Nº 29499 del Mineducación 29/12/17, Vigencia 28/12/21
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