Ciencia de datos – Talento Digital
Talento Digital

Ciencia de datos

Aprenderán temáticas relacionadas con análisis exploratorio, para después proseguir con los modelos de Machine Learning. Entrarás en todo lo relacionado con la extracción, limpieza y preparación de datos, labor que es fundamental para cualquier proyecto de elaboración de modelos predictivos. Conocerás las técnicas y espectro de herramientas que son utilizados en la elaboración de un modelo predictivo.

Duración: 168 horas.

Número de becas: 50

Institución Educacional: Universidad del Desarrollo.

Inicio del curso: 21 de septiembre de 2020.

Postula en www.becascapitalhumano.cl

POTENCIA TU CARRERA

Este curso de especialización forma parte de nuestra convocatoria #Potenciatucarrera, de Corfo y Talento Digital para Chile. Está dirigida a profesionales de diversas áreas y años de experiencia laboral.

Son becas para cursos 100% online con confinanciamiento de un 90%.

Postula entre el 20 de julio y el 4 de agosto a las 15:00 hrs.

PROGRAMA DE ESTUDIOS

MODULO 1

Fundamentos de Programación en Python

A través de este módulo los participantes podrán codificar piezas de software de baja/mediana complejidad en lenguaje Python para resolver una problemática, de acuerdo a las buenas prácticas de la industria.

Modulo 2

Obtención y preparación de datos

A través de este módulo los participantes podrán aplicar técnicas de obtención, limpieza y preparación de datos, utilizando criterios de imputación y manipulando las estructuras de datos a conveniencia para satisfacer las necesidades de información.

Modulo 3

Análisis exploratorio y programación estadística

A través de este módulo los participantes podrán analizar datos utilizando el lenguaje Python y los conceptos de estadística descriptiva para la exploración y caracterización de la información

Modulo 4

Inferencia Estadística

A través de este módulo los participantes lograrán elaborar inferencias estadísticas a una muestra, para la estimación de una población.

Modulo 5

Aprendizaje de máquina supervisado

A través de este módulo los participantes lograrán elaborar un modelo predictivo a partir de un set de datos utilizando técnicas de aprendizaje de máquina supervisado, implementados en lenguaje Python para resolver un problema.

Modulo 6

Aprendizaje de máquina no supervisado

A través de este módulo los participantes lograrán elaborar un modelo predictivo a partir de un set de datos utilizando técnicas de aprendizaje de máquina no supervisado. implementados en lenguaje Python para resolver un problema.

Módulo 7

Fundamentos de Deep Learning

A través de este módulo los participantes lograrán Elaborar un modelo predictivo aplicando redes neuronales y utilizando lenguaje Python para resolver un problema.

Módulo 8

Fundamentos de Big Data

A través de este módulo los participantes lograrán elaborar un modelo predictivo utilizando grandes volúmenes de datos para resolver un problema.

REQUISITOS DE POSTULACIÓN

  •  Ser chileno(a) o extranjero(a) con permanencia definitiva en el país.
  • Contar con una licenciatura o título de una carrera técnica profesional o universitaria, de las áreas del conocimiento OCDE “Matemáticas”, “Ciencias Físicas”, “Ciencias Químicas”, “Computación y Ciencias de la Información”, “Ingeniería Civil”, “Ingeniería Eléctrica, Electrónica e Informática”, “Ingeniería Mecánica”, “Ingeniería Química”, “Ingeniería de los Materiales”, “Ingeniería Médica”, “Ingeniería Ambiental”, “Biotecnología Ambiental”, “Biotecnología Industrial”, “Nanotecnología”, “Otras Ingeniería y Tecnologías”, “Economía y Negocios”, “Enseñanza Comercial y Administración”, “Ciencias de la Educación” y “Sociología”.
  • Experiencia laboral de al menos 2 años. La experiencia se podrá haber dado en los siguientes campos específicos o roles, entre otros:
  • Analista de datos o equivalente, con experiencia previa en bases de datos y programación.
  • Desarrollador de software con experiencia en iniciativas de desarrollo o mantención de productos tecnológicos basados en software.
  • Rendir la prueba online de conocimientos generales relativos al curso al que postula, en la fecha y horario establecido para ello.