Diplomado en Data Science

Próximo curso: 5 de Agosto

Descubre cómo transformar el mundo digital con tus habilidades en Data Science.

Únete a un movimiento que trasciende lo individual.

Inicia un viaje profesional cargado de oportunidades y retos emocionantes.

Conoce el programa

Remoto en vivo

150 hrs

Contenido Online

120 hrs

Número de sesiones

50

Número de clases por módulo

10

¿Por qué aprender Data Science?

Alta demanda laboral

Hay un crecimiento constante en la demanda de ciencia 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

Diplomado en Ciencia de Datos ¿Eres un profesional apasionado por los datos y su potencial para transformar negocios? Si cuentas con habilidades básicas en informática, conocimientos en Excel y estadística, y 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.

¿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 diploma y acredita tu experiencia laboral

9.1
Satisfacción histórica
+14,000
Estudiantes Egresados de Bedu
73
NPS histórico

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Nuestros expertos

  • 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
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El modelo diseñado para conseguir resultados

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