Análisis de Datos para la Toma de Decisiones

Acerca de este Diplomado

El programa tiene como objetivo entregar las competencias relacionadas con los conocimientos, habilidades y actitudes en el campo de la ciencia de datos que permitan —a profesionales de diversas disciplinas— desempeñarse de forma eficaz en el mundo laboral o de la investigación.
Para esto, el Diplomado en Análisis de Datos para la Toma de Decisiones abarca fundamentos teóricos y prácticos mediante clases, desarrollo de casos de estudios y uso de herramientas tecnológicas destinadas a facilitar el análisis, procesamiento y visualización de datos, para apoyar el proceso de toma de decisiones en diversos ámbitos profesionales.

¿A quién va dirigido?

El programa está orientado a profesionales de diversas disciplinas que se encuentren en la búsqueda o necesiten de competencias relacionadas con el análisis de datos.

Objetivos

Entregar las competencias relacionadas con los conocimientos, habilidades y actitudes en el campo de la ciencia de datos que permitan —a profesionales de diversas disciplinas— desempeñarse de forma eficaz en el mundo laboral o de la investigación.

Perfil de egreso

El egresado podrá:

diseñar una temática o problemática para el curso o de su interés;
aplicar herramientas de software, como por ejemplo SPSS, Eviews, Python o de la nube;
elaborar informes técnicos de su temática; y
diseñar soluciones en la gestión de su organización.

Sello diferenciador

Las ventajas que presenta es la amplitud de las disciplinas que se pretende abordar, como también el enfoque práctico de herramientas estadísticas y uso de diferentes softwares. El enfoque práctico está relacionado con lograr que los profesionales de diferentes áreas del conocimiento (ciencias sociales e ingeniería) puedan diseñar un análisis de datos, logren el uso de software, interpreten los datos y puedan tomar decisiones —tanto de su área de trabajo como aportar a otras áreas del conocimiento—. También aprenderán a utilizar, por ejemplo, E-views, SPSS, Python, entre otros, y que sus reportes estén al alcance de cualquier profesional que desee reportar informes basados en el análisis de datos.

Director/a y docentes

Director:

Omar Carrasco. Doctor en Ciencias Económicas, máster en Economía Financiera e ingeniero civil industrial. Es profesor por jornada en la Escuela de Ingeniería de la Universidad Central.

Docentes:

Macarena Martínez (relatora). Magíster en Ingeniería Industrial e ingeniera comercial. Es docente en la carrera de Ingeniería Civil Industrial de la Universidad Central.
Rodolfo Canelón (relator). Doctor en Ciencias de la Computación e ingeniero informático. Es profesor por jornada en la Escuela de Ingeniería de la Universidad Central.
Jonathan Muñoz (relator). Sociólogo. Es docente de la Universidad Central.

Requisitos de admisión

Fotocopia simple de la cédula de identidad por ambos lados o pasaporte.
Certificado del grado académico o título profesional de una carrera de cinco años.
Currículo actualizado.
Además, debe ser autónomo y tener un alto interés en desarrollar habilidades en el uso de diferentes software e interpretación de datos, con el fin de ser aplicados en su entorno laboral.

Descriptor de asignaturas

Módulo I. Modelos de Clasificación y Optimización
Se abordará la estadística descriptiva y modelo de decisión, regresión logística, teoría de Bayes, árboles de decisiones, modelos de la inteligencia artificial, RNA, SVM, RNAC, k-means y herramientas para la clasificación.

Módulo II. Técnicas para la Adquisición y Preprocesamiento de Datos
Propone levantar y modelar datos a través de teoría para el preprocesamiento, ingesta de datos para datamining, modelado y ETL de datos.

Módulo III. Inteligencia para el Análisis y Máquinas de Aprendizaje
Busca proponer modelos de inteligencia para el análisis de diversas temáticas y aplicar los algoritmos de inteligencia artificial a la problemática planteada.

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Información general

Contacto

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Universidad acreditada

Acreditados por 5 años a nivel avanzado, con los más altos estándares académicos en áreas clave como la docencia, la gestión institucional y la vinculación con el medio.