Diplomado Ciencia de Datos con Python

¿Por qué tomar el diplomado?

Este diplomado de Ciencia de Datos con Python ofrece una formación integral de 80 horas que combina fundamentos de programación, análisis de datos, machine learning y deep learning. Prepara a los participantes para transformar información en conocimiento útil, aplicable en múltiples industrias, impulsando innovación, eficiencia y toma de decisiones estratégicas.

Habilidades vas a adquirir

Programar en Python aplicando buenas prácticas y estructuras de datos eficientes.

• Desplegar soluciones de ciencia de datos considerando MLOps, ética e interpretabilidad.
• Manipular, limpiar y transformar conjuntos de datos con librerías especializadas.
• Diseñar, entrenar y evaluar modelos de machine learning supervisados y no supervisados.
• Implementar arquitecturas de deep learning y procesamiento de lenguaje natural.

Dirigido a

El diplomado “Ciencia de Datos con Python” está dirigido a estudiantes y profesionales de ingeniería, matemáticas, estadística, economía, informática y áreas afines, así como a analistas, programadores y técnicos que deseen ampliar sus competencias en análisis de datos, machine learning y deep learning. También es ideal para profesionales de distintos sectores interesados en aplicar la ciencia de datos a la toma de decisiones estratégicas y la innovación tecnológica. Como prerrequisitos, se recomienda contar con conocimientos básicos de programación, fundamentos de álgebra y estadística descriptiva, manejo elemental de herramientas digitales y disposición para el aprendizaje práctico mediante proyectos y resolución de problemas.

Metodología

La metodología del diplomado será 100% online con sesiones sincrónicas, fomentando la interacción directa entre instructor y participantes. Cada clase combinará exposición teórica con demostraciones prácticas en tiempo real, utilizando entornos colaborativos como Google Colab. Los estudiantes desarrollarán ejercicios guiados y proyectos aplicados para consolidar el aprendizaje. Se promoverá la participación activa mediante resolución de problemas, discusión de casos y retroalimentación continua. Además, se integrarán recursos complementarios como repositorios de código, lecturas y actividades autónomas, asegurando un aprendizaje práctico y progresivo orientado a la aplicación inmediata de los conceptos en proyectos de ciencia de datos reales.

Requisitos

Equipo:

• Computador al menos Doble núcleo de 2GHz o superior con mínimo (4 GB Ram como mínimo) (i3/i5/i7 o equivalente AMD) o Dispositivo Móvil (Mínimo: I-Phone 5S / Android 4G de RAM, 32G almacenamiento).
• Webcam.
• Micrófono.
• Parlantes.

Software:
Cisco webex meet (se recomienda descargar e instalar el software en su PC para mejor desempeño). Dependiendo del sistema de su celular descargue la APP desde Android o iOS

Conectividad:
Mínimo 10 Mbps.
Pruébelo con el siguiente test: https://www.testdevelocidad.es/

Docente

Johann Alexis Ospina Galíndez
https://co.linkedin.com/in/johann-alexis-ospina-galindez-91054419a
Estadístico, Magíster en Estadística y candidato a doctor en Ingeniería, con más de diez años de experiencia en docencia universitaria, investigación aplicada y consultoría en analítica avanzada. Especialista en análisis multivariado, estadística espacial.

Natali Johana Velandia
https://co.linkedin.com/in/natali-velandia-60346715a
Ingeniera mecatrónica, especialista en inteligencia artificial y candidata a doctorado en Ingeniería, con enfoque en percepción robótica y desarrollo de soluciones basadas en aprendizaje automático. Experiencia en captura de datos con drones (DJI–Matrice 600 Pro) y en el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando herramientas de código abierto.

Oscar Jiménez Villanueva
Ingeniero con experiencia en analítica y ciencia de datos, administración y modelado de bases de datos, machine learning y desarrollo de software. Posee habilidades para colaborar con equipos multifuncionales, aplicar metodologías ágiles e identificar las necesidades de los clientes y del negocio.