Duración
5 Meses
Sobre el programa
El profesional egresado del Programa Diplomado en Big Data and Machine Learning de la Universidad Autónoma de Chile es un profesional competente para usar crear soluciones de Big Data, hacer visualizaciones y construir modelos de machine learning usando Python.
Objetivo general
El objetivo del diplomado es entregar las competencias necesarias para construir aplicaciones con Python usando técnicas de Machine Learning para grandes volúmenes de datos.
Objetivos específicos
- Conocer la problemática de big data, las plataformas más importantes y las técnicas que permiten manejar esa data.
- Conocer las principales aplicaciones de ciencia de datos y machine learning.
- Comprender e implementar los principales algoritmos de machine learning.
Presentar visualmente grandes volúmenes de datos en forma efectiva.
El diplomado tiene una oferta nacional e internacional abierta a profesionales y técnicos que se desempeñen en áreas que manejan datos o que necesiten comprender y analizar los datos y la estadística del negocio; a estudiantes, emprendedores y empresarios interesados en entender las bases y el alcance de la minería de datos y de modelos de aprendizaje automático.
Malla académica
- Módulo 1: Aproximación al Aprendizaje con Tecnologías.
- Módulo 2: Python para Machine Learning
- Módulo 3: Técnicas de Big Data para Machine Learning
- Módulo 4: Aplicaciones de Machine Learning y Ciencia de Datos
- Módulo 5: Visualización de Información en la Era del Big Data
Módulo 1: Aproximación al Aprendizaje con Tecnologías
- El curso “Aproximación al Aprendizaje con Tecnología” de la Universidad Autónoma de Chile es el primer paso en los programas de Diplomados y Magíster online. Su objetivo principal es fortalecer las competencias digitales y habilidades para la navegación en el Campus Digital, siendo un prerrequisito esencial. La metodología se enfoca en actividades prácticas colaborativas e individuales.
Módulo 2: Python para Machine Learning
- La asignatura tiene como objetivo brindar a los estudiantes una comprensión práctica y completa de la programación con Python, cubriendo desde conceptos básicos hasta el uso de estructuras de control, funciones y módulos, así como estructuras de datos mediante ejemplos prácticos. Al finalizar, los estudiantes contarán con las habilidades necesarias para desarrollar programas Python efectivos y eficientes.
Módulo 3: Técnicas de Big Data para Machine Learning
- Este curso de Técnicas de Big Data para Machine Learning introduce en las tecnologías necesarias, para entender el mundo del big data, el estudiante aprenderá tanto conceptualmente como de forma práctica, el cómo usar y combinar herramientas como Hadoop y Spark framework. Al finalizar la asignatura será capaz de analizar datos utilizando Hadoop y crear aplicaciones con Spark.
Módulo 4: Aplicaciones de Machine Learning y Ciencia de Datos
- La asignatura tiene como objetivo equipar a los estudiantes con herramientas para analizar problemas y tomar decisiones mediante técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático. La metodología es participativa, centrada en el estudiante, con el profesor desempeñando un papel facilitador. La evaluación abarca todo el proceso, incluyendo evaluación diagnóstica, formativa y sumativa.
Módulo 5: Visualización de Información en la Era del Big Data
- Esta asignatura busca proporcionar a los estudiantes una comprensión práctica de la programación en Python, desde lo básico hasta el desarrollo de programas eficientes, con enfoque en ejemplos prácticos. Al finalizar, los estudiantes tendrán las habilidades necesarias para programar efectivamente en Python.
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Reseñas
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