Diplomado Ciencia de Datos online

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Especialízate en IACC, la institución con acreditación avanzada más elegida para estudiar online del país

El Diplomado en Ciencia de Datos está orientado a profesionales y técnicos que buscan desarrollar competencias para analizar, interpretar y transformar datos en información estratégica para la toma de decisiones.

Este programa se vincula con los lineamientos institucionales que promueven una formación flexible, actualizada y orientada al desarrollo de competencias relevantes para el entorno productivo, contribuyendo al fortalecimiento de la empleabilidad y al aprendizaje a lo largo de la vida.

Asimismo, el diplomado se enmarca en el proyecto de desarrollo institucional vigente de IACC, el cual enfatiza la innovación curricular, la incorporación de tecnologías emergentes y el aseguramiento de la calidad en la educación continua. Al ofrecer una modalidad virtual, con acceso 24/7 y acompañamiento tutorial, el programa refuerza el compromiso institucional con la inclusión, la cobertura territorial y la democratización del acceso al conocimiento especializado.

Profesionales y entusiastas que buscan fortalecer sus bases en ciencia de datos y analítica, incluyendo analistas, científicos e ingenieros de datos en formación, profesionales de TI, consultores y personas del área de tecnologías o gestión.
El programa es ideal para quienes desean comprender el ecosistema de datos, tipos de datos y técnicas estadísticas básicas, aplicar análisis exploratorio, comprender técnicas de predictividad y clasificación, incorporar principios de gobernanza y ética, y mejorar la toma de decisiones apoyadas en evidencia.
También está orientado a quienes se proyectan hacia niveles más especializados de analítica en su desarrollo profesional.

Licencia de Enseñanza Media.
Copia de Cédula de Identidad.

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Contenidos

Módulo I

Fundamentos de Ciencias de Datos y Analítica (40 horas)

Resultado de Aprendizaje

Aplicar los conceptos esenciales de la ciencia de datos, considerando sus etapas, tipos de datos, métodos básicos de análisis, principios de ética y gobernanza para asegurar un trabajo responsable, fundamentado y el desarrollo de procesos analíticos iniciales.

Lección 1: Introducción a la ciencia de datos, ecosistema, tipos de datos y recolección.

Lección 2: Estadística básica e introducción al análisis exploratorio

Lección 3: Gobernanza, ética y protección de datos

Lección 4: Evaluación Final módulo

Módulo II

Programación, Análisis Exploratorio y Visualización (40 horas)

Resultado de Aprendizaje

Utilizar Python y librerías de ciencia de datos, mediante ejercitación práctica y desarrollo de scripts reproducibles, para manipular y transformar datos, aplicar técnicas de análisis exploratorio y generar visualizaciones efectivas.

Lección 1: Programación para Ciencia de Datos y Preparación de Datos

Lección 2: Análisis Exploratorio Avanzado y Visualización de Datos

Lección 3: Proyecto Integrador de Análisis Exploratorio con Python

Lección 4: Evaluación Final módulo

Módulo III

Modelamiento Predictivo y Aplicaciones de Machine Learning (40 horas)

Resultado de Aprendizaje

Implementar entrenamientos de modelos de Machine Learning utilizando Python, aplicando técnicas de modelamiento supervisado y no supervisado, procesamiento avanzado de datos y aprendizaje conjunto, para resolver problemas de clasificación o predicción, validar el desempeño de los modelos mediante métricas adecuadas e interpretar y comunicar resultados de forma clara y fundamentada, en contextos propios de la Ciencia de Datos.

Lección 1: Introducción al Modelamiento y Machine Learning

Lección 2: Modelos No Supervisados y Preparación Avanzada de Datos con Python

Lección 3: Proyecto Integrador de Ciencia de Datos con Python

Lección 4: Evaluación Final módulo

Conoce más sobre Diplomado en Ciencia de Datos

El Diplomado en Ciencia de Datos de IACC entrega una formación integral y aplicada para desarrollar competencias en análisis, modelamiento y comunicación de datos en entornos organizacionales. A lo largo de 120 horas, el programa combina fundamentos conceptuales, programación práctica en Python y aplicación de técnicas de Machine Learning, permitiendo abordar problemas reales de análisis y predicción con una mirada ética y estratégica.

Los participantes aplican los conceptos esenciales de la disciplina, comprendiendo sus etapas, tipos de datos, métodos básicos de análisis y principios de ética, gobernanza y protección de datos. Esta base les permite desarrollar procesos analíticos iniciales de manera responsable y fundamentada.

Asimismo, profundizan en el uso de Python y librerías especializadas en ciencia de datos. A través de ejercitación práctica y del desarrollo de scripts reproducibles, trabajan técnicas de preparación, transformación y análisis exploratorio avanzado de datos, junto con la generación de visualizaciones efectivas para apoyar la toma de decisiones.

Por otra parte, desarrollan proyectos integradores en los que entrenan, validan e interpretan modelos predictivos, aplicando métricas de desempeño y comunicando resultados de forma clara y fundamentada.

Como característica diferenciadora, el programa integra fundamentos técnicos de la ciencia de datos con criterios de ética, gobernanza y buenas prácticas; además, incorpora tendencias emergentes como la inteligencia artificial explicable y la automatización del aprendizaje. Se imparte en modalidad 100% online, con apoyo sincrónico y proyectos prácticos que simulan escenarios reales.

Modalidad de Estudio 100% online

Plataforma 24/7, videos e inducción, foros y actividades, material descargable.
Sesión sincrónica durante el desarrollo del programa, con la finalidad de favorecer el aprendizaje y fomentar la interacción del participante con el docente.
Interacción permanente entre los participantes y docentes a través de la plataforma IACC.
Los contenidos y actividades son contextualizadas.
Evaluaciones de forma modular.
El cuerpo docente cumple un rol motivador y de retroalimentación de manera personalizada, siendo fundamental para la co-construcción del conocimiento, aportando, además, información valiosa respecto de los logros obtenidos en función de los aprendizajes esperados.
La duración del diplomado es 120 horas cronológicas distribuidas en 12 semanas, con una carga de 10 horas por semana.
El diplomado cuenta con una semana de receso al finalizar el módulo I y II.

Al finalizar el diplomado, los participantes serán capaces ejecutar métodos y técnicas de ciencia de datos en la gestión, exploración y modelamiento de la información con el fin de generar conocimiento útil para la toma de decisiones, utilizando programación, análisis estadístico, visualización y modelos predictivos bajo criterios de ética, gobernanza y buenas prácticas.