Diplomado en

Data Science

Con este programa te convertirás en un Data Scientist, el perfil más demandado en la actualidad y con el mayor crecimiento en el mundo digital. Aprenderás las habilidades y herramientas para trabajar con grandes bases de datos, SQL, Python y mucho más.

¡Toma ahora la decisión de transformar tu vida y tu carrera profesional!

Próximo curso: 25 de noviembre

Conoce el programa

120 hrs.

Remoto en vivo

60 hrs.

Contenido Online

40

Seisones en total

10

Clases por módulo

¿Por qué aprender Data Science?

Alta demanda laboral

Hay un crecimiento constante en la demanda de científicos de datos, ya que las organizaciones buscan aprovechar el poder de los grandes datos para impulsar decisiones de negocios.

Diversidad de industrias

La ciencia de datos es aplicable en prácticamente cualquier industria, desde la salud hasta las finanzas y el entretenimiento, lo que amplía las opciones de carrera.

Salarios competitivos

Debido a la demanda y la especialización requerida, los roles en ciencia de datos a menudo ofrecen salarios por encima del promedio del mercado.

Podrás ganar hasta

$18,500 MXN

o más

Junior Data Scientist

$26,800 MXN

o más

Data Scientist

$58,000 MXN

o más

Senior Data Scientist

Sectores en los que podrás trabajar

Perfil del curso

Perfil de ingreso

¿Eres un profesional apasionado por los datos y su potencial para transformar negocios? No hace falta que sepas de estadística ni programación, lo aprenderás en este programa.

Si cuentas con una gran curiosidad por aprender, ¡entonces el Diplomado en Ciencia de Datos es para ti! 



En este programa, desarrollarás las habilidades necesarias para convertirte en un experto en el análisis de grandes volúmenes de datos, extrayendo información valiosa que impulse la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones.

Perfil de egreso

Al finalizar el Diplomado en Ciencia de Datos, serás un profesional altamente capacitado para:

  1. Enfrentar los retos del análisis de grandes volúmenes de datos con las herramientas y técnicas más modernas.
  2. Extraer información valiosa y generar insights que impulsen la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones.
  3. Desarrollar modelos predictivos y de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en diversos sectores.
  4. Comunicar de manera efectiva los resultados del análisis de datos a audiencias técnicas y no técnicas.
  5. Trabajar en equipo de manera colaborativa con profesionales de diferentes áreas.


Adaptarse a las nuevas tecnologías y tendencias en el ámbito del análisis de datos para generar insights que impulsen la toma de decisiones estratégicas
en las organizaciones.

¿Qué aprenderás?

Analítica Avanzada y Machine Learning:

Adquirirás habilidades en analítica avanzada y machine learning para resolver problemas complejos.

Manipulación de Bases de Datos con SQL:

Adquirirás competencias en SQL para manipular y gestionar
bases de datos.

Visión Empresarial:

Obtendrás perspectiva para abordar desafíos empresariales mediante data science.

Estándares de Calidad en Proyectos de Datos:

Aplicarás estándares de calidad en tus proyectos de análisis
de datos.

Programación en Python:

Aprenderás a programar en Python, un lenguaje versátil para
el análisis de datos.

Visualización de Datos con Pandas y Matplotlib:

Desarrollarás habilidades en visualización de datos utilizando herramientas como Pandas y Matplotlib.

Estructuras de Decisión:

Dominarás la creación y comprensión de estructuras lógicas
de decisión.

Desarrollo de web:

Crearás una aplicación web para mostrar tus habilidades y logros
a posibles empleadores.

Obtén tu constancia e insignia digital y acredita tu experiencia laboral

9.1
Satisfacción histórica
+14,000
Estudiantes egresados de BEDU
8.5
NPS histórico

Nuestros ex-alumnos
te cuentan su experiencia

Nuestros expertos en Data Science

Módulos del curso

Introducción a Base de Datos
  • Fundamentos de SQL
  • Agrupaciones y subconsultas
  • Joins y Vistas
  • Configuración de
  • Bases de Datos Locales
  • Fundamentos de MongoDB
  • Consultas en MongoDB
  • Agregaciones
  • Query competition
  • Fundamentos de Python
  • Estructuras de Datos y funciones
  • Programación funcional, operadores lógicos y funciones lambda
  • Pandas y Análisis Exploratorio de Datos
  • Funciones vectorizadas y
  • Limpieza de Datos
    APIs, automatización y concatenación de DataFrames
  • Transformación, filtración y ordenamiento de datos
  • Bases de datos, merge y agrupaciones
  • Estimados de locación y variabilidad
  • Introducción a la visualización de datos: Distribuciones
  • Exploración de Variables Categóricas y Análisis Multivariable
  • Correlaciones y Regresión Linear Simple
  • Distribuciones Muestrales y Técnicas de Evaluación de Modelos
  • Visualización de Datos Avanzada
  • Pruebas A/B y procesamiento de Lenguaje Natural
  • Introducción a Machine Learning: Clasificación No Supervisada y Supervisada
  • Introducción a Machine Learning
  • Separación, validación y evaluación para algoritmos de ML
  • Algoritmos no supervisados
  • Problemas de regresión
  • Árboles de decisión
  • Clasificación y Redes Neuronales Artificiales
  • Arena de Clasificadores
  • Fundamentos de Procesamiento de Imágenes

Próximas aperturas

Data Science

25/11/2024
Lunes y Miércoles
7:00 a 10:00 PM
5 meses
$20,000 mxn

Data Science

30/11/2024
Sábado
9:00 AM a 12:00 PM
12 meses
$20,000 mxn

Data Science

Próximamente
Lunes y Miércoles
7:00 a 10:00 PM
7 meses
$20,000 mxn

El modelo diseñado para conseguir resultados

Prework

Estudio previo a la clase

Work

Sesiones en vivo con expertos

Poswork

Sesiones en vivo con expertos

Estudia en modalidad en línea con sesiones en vivo a cargo de los mejores expertos en la industria.

Evaluación

Construye tu proyecto sesión a sesión, evaluando tu aprendizaje en cada etapa.

Crea tu propio portafolio de evidencias para demostrar tus logros y habilidades adquiridas, convirtiéndolo en una valiosa herramienta para futuras oportunidades profesionales.

Recursos

  • Lecturas
  • Videos
  • Investigaciones
  • Reflexión en grupo
  • Actividades
  • Exposición de contenido
  • Ejemplos prácticos
  • Aplicación al proyecto
  • Conclusiones / Dudas
  • Sesiones de check point

¿Qué esperas?

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