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Minería Estadística de Datos

 

Objetivo

 

Familiarizar a los participantes con las herramientas informáticas y técnicas de minería y administración estadística de datos para el procesamiento y analisís de información.

 

Contenidos

 

 Introducción a la administración de datos (Python y R para Data Science), cuyo objetivo es presentar los elementos fundamentales de data science, minería de datos, big data y machine learning. Así mismo, se presentarán los elementos a considerar para iterar soluciones informáticas usando Python y R.

 

 Administración de datos, cuyo objetivo es: Introducir con un software estadístico los aspectos básicos de la administración de datos.Al finalizar este curso los estudiantes estarán en condiciones de resolver problemas donde se debe “limpiar” la base de datos y dejarla operativa para realizar posteriormente análisis.

 

 Big Data y Minería de datos, cuyo objetivo es familiarizar a los participantes con un amplio rango de técnicas para la solución de problemas de diversa naturaleza, así como practicar con una serie de herramientas de software libre disponibles en la actualidad (R, weka, python, entre otros). Se cubrirán tópicos como visualización de datos, clustering y clasificación, entre otros.

 

 Bussiness analytics, cuyo objetivo es el de presentar elementos fundamentales para solucionar problemas enla industria a través del análisis e interpretación de datos. Los participantes podrán hacer uso de la aplicación con datos reales de herramientas informáticas presentadas en módulos anteriores, así como también proponer soluciones novedosas. Se harán análisis de caso para el sector financiero, análisis de mercados, salud, segmentación de clientes y redes sociales

 

Introducción a la administración de datos

  • Introducción a Data Science / Big Data / Data Mining / Machine Learning
  • Introducción de Python y R para Data Science
  • Instalación y uso de librerías
  • Introducción a Jupyter

 

Administración de datos

  • Entrada y salida de datos
  • Revisión de consistencia y calidad de los datos
  • Estadística descriptiva

 

Big Data y Minería de datos

  • Métodos supervisados vs no supervisados
  • Clustering
  • Clasificación
  • Minería de datos textuales
  • Selección de modelos

 

Bussiness Analytics (Estudios de caso en varios sectores)

  • Sector financiero
  • Análisis de mercados
  • Sector salud
  • Segmentación de clientes
  • Redes sociales

 

Perfil de Ingreso

 

Este programa está dirigido a:

  • Profesionales en el área de estadística, matemáticas o afines.
  • Profesionales en Ingeniería Comercial, Auditoría o sector financiero.
  • Profesionales en Ingeniería Civil Informática o a fines.
  • Profesionales que en el desarrollo de sus actividades requieran del analisís de datos.

 

Perfil de Egreso

 

El egresado del "Diploma de Postítulo en Minería Estadística de Datos" dispondrá del conocimiento de las herramientas informáticas y de técnicas relevantes para la solución de problemas en un amplio número de sectores, donde el analisís de datos sea un reto para la extracción de información útil.

 

Características Generales

 

 

Título al que conduce

Duración

Sede

Jornada

Año de inicio

Vacantes

Diploma de Postítulo en Minería Estadística de Datos

8 Meses

Facultad de Ciencias

Modalidad semi-presencial/e-learning

2018

12

 

Requisitos de Postulación

 

  • Estar en posesión de un título profesional o grado de licenciado de los ambitos profesionales referidos en Perfil de Ingreso
  • Enviar currilumun vitae, certificado de título , concentración de notas y carta de motivación

Los preseleccionados podrían ser invitados a una entrevista con el comité del programa.

Inscripciones y entrega de antecedentes a través de este enlace.

 

Financiamiento

 

El arancel total del postítulo es CL$1.850.000.-. y la matricula de CL$92.500.-. Por otra parte, existe una modalidad de becas a las que se puede postular y que consiste en a lo más 3 becas con una reducción del 40% sobre el arancel, asignadas por el comité de Postítulo del Instituto de Estadística.

 

Fecha de Postulación: Desde el 3 de septiembre del 2018 al 31 de octubre del 2018.

Matrículas: Miércoles 31 de octubre, 2018.

 

Inicio de Clases: Por definir.

Horarios de clases:

                             Por definir, modalidad e-learning.

                             Sábado de 9:00 - 14:00 horas (bisemanal), modalidad presencial, dependencias de la Facultad de Ciencias.

 

Coordinador del Diploma de Postítulo

Dr. Harvey Rosas Q.

Instituto de Estadística/IDEUV

Facultad de Ciencias - Universidad de Valparaíso

Teléfono de contacto (secretaria): +56322508320

Email:Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

Web Personal

 

Dirigir consultas al correo de la Secretaria del Instituto de Estadística: Sra. Karen Diaz A.,  Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

 

REGLAMENTO DEL PROGRAMA | REGLAMENTO UNIVERSIDAD DE VALPARAÍSO |

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