Diplomado
Modalidad
Híbrida
Duración
120 horas
Costo
$3.600.000
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Información del programa
El Diplomado en Estadística Aplicada y Ciencia de Datos está diseñado para brindar a los participantes una formación integral en herramientas estadísticas modernas y técnicas de análisis de datos aplicadas a diversos sectores. A través del uso intensivo de R Studio y Python, los estudiantes aprenderán a estructurar, visualizar, modelar y comunicar datos complejos, combinando fundamentos estadísticos con habilidades prácticas en ciencia de datos, enfocadas a la toma de decisiones en los diferentes campos de aplicación.
Este programa está dirigido a profesionales, investigadores y estudiantes interesados en adquirir competencias cuantitativas para el análisis y la toma de decisiones basadas en datos, en campos como la salud, las finanzas, la educación, el mercadeo, entre otros.
Objetivo general:
Capacitar a los participantes en el uso de técnicas estadísticas aplicadas y herramientas de ciencia de datos, haciendo énfasis en la implementación práctica en R Studio para resolver problemas reales de análisis e interpretación de datos.
Objetivos Específicos:
Este diplomado está dirigido a:
Se recomienda tener conocimientos básicos de estadística descriptiva e inferencial y manejo general de herramientas digitales.
La metodología de este curso es adaptativa y centrada en las necesidades de los participantes, garantizando un entorno de aprendizaje en el que todos se sientan apoyados y motivados a avanzar. Las clases serán de naturaleza dialógica, promoviendo un intercambio constante de ideas y preguntas que fomenten el aprendizaje colaborativo. Estaremos atentos a las necesidades de cada participante y buscaremos siempre la mejor manera de adaptar el contenido y los ejercicios para que todos puedan aprender de manera eficiente y personalizada.
El enfoque del curso será práctico, con sesiones que combinarán teoría y aplicación mediante ejercicios y estudios de casos reales y simulados. El objetivo es que, a través de estos saberes, los participantes adquieran competencias clave para la toma de decisiones basadas en datos. Se pondrá especial énfasis en la implementación de modelos de predicción y clasificación, que son esenciales para mejorar la capacidad de tomar decisiones estratégicas en contextos empresariales y gerenciales.
Nuestra intención es no solo transmitir conocimientos, sino crear un ambiente en el que el aprendizaje se construya de manera conjunta, maximizando el aprovechamiento del curso y fortaleciendo la confianza de los participantes en el uso de herramientas analíticas y estadísticas avanzadas.
En cuanto a la estructura metodológica se propone:
Entorno de Google Colab y Python, introducción a R Studio, importación y limpieza de datos, estadística descriptiva, tipos de variables y muestreo aleatorio.
Distribuciones de probabilidad, pruebas de hipótesis, estimación de parámetros, análisis de varianza (ANOVA) y regresión lineal.
Introducción al aprendizaje supervisado y no supervisado, análisis de componentes principales (PCA), clustering, modelos de clasificación y proyecto final.
Introducción al machine learning, modelos de regresión y clasificación aplicados, algoritmos de clustering para segmentación de datos e implementación práctica.
La Universidad de América se reserva el derecho de ajustar, cambiar o modificar el contenido del programa.
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