
Información general
Oferta
Diplomado
Modalidad
Híbrida
Dirigido a
El diplomado está dirigido a todo público y personal interno, docentes, administrativos y
estudiantes de la UNICESMAG
Cronograma
Inscripciones abiertas hasta el 15 de septiembre de 2025
Duración del diplomado del 15 de septiembre al 14 de noviembre de 2025
Inicio del diplomado sujeto a cupo completo
Horario
Lunes a Jueves 6:30 a 9:30 p.m
INTENSIDAD HORARIA
120 horas
Inversión
$ 550.000
Comunidad UNICESMAG
- Docentes y Colaboradores UNICESMAG $ 440.000
- Egresados UNICESMAG $ 495.000
- Estudiantes UNICESMAG $ 250.000
Cumple tus metas con nosotros
En la era digital, los datos son uno de los activos más valiosos para las organizaciones. Saber recolectarlos, analizarlos e interpretarlos se ha convertido en una habilidad clave para tomar decisiones inteligentes y anticiparse a los cambios del entorno.
El Diplomado en Analítica de Datos está diseñado para formar profesionales capaces de entender, transformar y visualizar datos mediante herramientas tecnológicas, estadísticas y metodologías modernas de análisis.
Este diplomado combina teoría y práctica para desarrollar competencias analíticas aplicables a diversos sectores: negocios, salud, educación, tecnología, finanzas, sector público, entre otros.
Contenido
Módulo 1: Introducción a la Programación y la Analítica de Datos
- Qué es la analítica de datos y su impacto en sectores clave
- Introducción a Python y uso de Google Colab para explorar datos de manera interactiva
- Organización, limpieza y exploración de datos de diferentes fuentes
- Aplicación: Exploración y análisis de datos reales para identificar comportamientos y tendencias de manera tangible
Módulo 2: Organización y Consulta de Información
- Conceptos de bases de datos y cómo organizar información de forma eficiente
- Consultas SQL para explorar y estructurar datos
- Minería de datos para identificar patrones ocultos y relaciones significativas
- Integración con Python para análisis más completos
- Aplicación: Consulta y análisis de grandes volúmenes de datos para extraer información útil, facilitando decisiones informadas en diferentes contextos
Módulo 3: Visualización de Datos y Análisis Exploratorio
- Representación gráfica de información para facilitar su interpretación
- Creación de gráficos y tableros interactivos con Python y Power BI
- Análisis exploratorio para detectar patrones y anomalías en los datos
- Aplicación: Visualización de datos en reportes interactivos y gráficos informativos, permitiendo detectar cambios identificar anomalías y comunicar hallazgos de manera clara y efectiva
Módulo 4: Introducción al Análisis Predictivo
- Fundamentos de los modelos predictivos y su aplicación en la toma de decisiones
- Modelos de predicción simple usando Python (por ejemplo, predecir si un cliente compra o no)
- Evaluación y ajuste de los modelos para optimizar su desempeño
- Aplicación: Desarrollo de modelos para proyectar escenarios futuros en distintas áreas, como estimación de demanda, predicción de comportamientos o análisis de riesgos
Módulo 5: Primeros pasos en Inteligencia Artificial
- Conceptos básicos de Inteligencia Artificial y sus aplicaciones actuales.
- Redes neuronales aplicadas al reconocimiento de patrones complejos
- Creación de un modelo de red neuronal para resolver problemas comunes
- Aplicación: Implementación de sistemas que aprendan y optimicen tareas a partir de datos, como reconocimiento de imágenes, detección de anomalías y clasificación de información
Módulo 6: Proyecto Final en Analítica de Datos
- Metodología Ágil (SCRUM)
– Planificación del Proyecto: Definición clara del objetivo y el alcance del análisis
– Backlog del Producto: Identificación de las tareas necesarias, organizadas por prioridad
– Sprints lterativos: Desarrollo en ciclos cortos, revisando avances constantemente
– Revisión y retroalimentación: Validación de resultados y ajustes en cada sprint para optimización continua
– Entrega Final: Presentación del proyecto completo, mostrando el análisis, resultados y conclusiones
– Retrospectiva: Evaluación del proceso y aprendizajes para futuros proyectos - Aplicación: Desarrollo de un proyecto real en un entorno controlado, aplicando técnicas de exploración, modelado y visualización de datos de manera ágil, permitiendo ajustes rápidos y mejoras continuas
Mayor información
Departamento de Ciencias Básicas
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Teléfono: (602) 7244434 Ext 1266
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