Diplomado en Data Science
- Modalidad Online en vivo
- Horario Todos los viernes de 17:45 a 21:30 hrs y todos los sábados de 8:30 a 14:40 hrs.
Online en vivo
Clases remotas en vivo, donde profesor y alumnos se conectan e interactúan en tiempo real, en una fecha y horario establecido.
Queremos invitarte a que seas un profesional con formación en Data Science, capaz de sintetizar problemáticas, comunicar resultados y entender datos. Nuestro Diplomado en Data Science proporciona metodologías y herramientas necesarias para diseñar modelos estadísticos, análisis de datos y la creación de mecanismos que permitan generar inteligencia al interior de las empresas, organizaciones o los emprendimientos. Dirigido no tan sólo a profesionales ligados a las matemáticas, la ingeniería o la informática, nuestro programa entrega las habilidades técnicas indispensables para que profesionales adquieran los conocimientos necesarios que le permitan interpretar y utilizar de manera óptima los datos.
Contenidos
Te invitamos a convertirte en un profesional especializado en Data Science, capaz de transformar datos en decisiones estratégicas. El Diplomado en Data Science de la Universidad del Desarrollo entrega sólidas bases teóricas y prácticas en análisis de datos y Machine Learning, permitiéndote desarrollar soluciones analíticas que generen valor tangible en las organizaciones. Este programa no solo está dirigido a profesionales con formación técnica, sino también a aquellos que deseen adquirir competencias fundamentales para interpretar y aprovechar al máximo el potencial de los datos en su campo laboral.
El graduado del Diplomado en Data Science de la Universidad del Desarrollo será un profesional con una base sólida en ciencia de datos, capaz de:
• Aplicar técnicas fundamentales de análisis de datos para desarrollar modelos predictivos básicos.
• Diseñar soluciones iniciales que integren métodos analíticos efectivos y consideraciones prácticas del negocio.
• Comunicar análisis de datos mediante visualizaciones claras y narrativas convincentes, favoreciendo una toma de decisiones efectiva.
• Implementar principios éticos básicos en iniciativas de análisis de datos, mostrando liderazgo responsable en contextos empresariales.
Objetivos
Objetivo General
Formar profesionales con sólidos fundamentos en ciencia de datos, capaces de implementar análisis efectivos y desarrollar soluciones básicas de Machine Learning que generen valor empresarial, comunicando resultados de manera clara y efectiva para una toma de decisiones informada y basada en datos.
Objetivos Específicos
• Desarrollar competencias clave en análisis de datos y Machine Learning para implementar soluciones analíticas iniciales orientadas al contexto empresarial.
• Potenciar habilidades para comunicar visualmente resultados analíticos mediante narrativas claras que faciliten decisiones estratégicas en las organizaciones.
• Promover una comprensión estratégica del uso de datos en organizaciones modernas, incorporando consideraciones éticas esenciales.
Dirigido a
Este diplomado está especialmente diseñado para profesionales creativos y proactivos que trabajan o desean trabajar con datos en diversas industrias, tales como software, finanzas, salud, retail, entre otras. Se orienta a aquellos que buscan fortalecer sus competencias en Data Science sin descuidar una agenda profesional exigente, ampliando sus perspectivas laborales mediante un conocimiento actualizado y práctico del análisis de datos.
Formato
Modalidad Online Sincrónica: Clases remotas en vivo donde profesor y estudiantes se conectan e interactúan en tiempo real en fechas y horarios establecidos, permitiendo una experiencia dinámica y participativa desde cualquier ubicación.
- Valor matrícula $ 150.000
- Valor arancel $ 2.295.000
- Descuentos 25% Titulados y Graduados Pregrado y Posgrado UDD ∙ 15% Afiliados a Caja de Los Andes ∙ 10% a 2 o más personas de la misma empresa. Consultar por descuento admisión temprana.
Descuentos no acumulables, se aplican sobre el arancel.
La Universidad del Desarrollo se reserva el derecho a dictar o no el programa si no existe el mínimo de participantes requerido.