Ciencia de datos – Talento Digital
Talento Digital
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Ciencia de datos

( CERRADO)

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.