Diplomado en Análisis Estadístico de Datos con R.

Al requerir la disciplina de Data Science (Ciencia de  datos) una importante base estadística y probabilística, este diplomado ofrece la oportunidad de iniciarte en estos conceptos fundamentales, lo cuales, servirán a su vez, para adquirir experiencia valiosa en el manejo y gestión de análisis estadístico de datos, utilizando la herramienta R. Es por ello, que en este diplomado se expondrán, en tres módulos, de manera clara y precisa, y orientado por casos de estudios con resolución práctica, los conceptos derivados de las distintas técnicas de análisis estadísticos de  datos, necesarios para emprender el camino de formación como científico de datos.

DIPLOMADO EN ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS CON R

  •  Inicio: 15 Ene de 2020

     

  •  Duración: 160 Horas

  •  Modalidad: 100% online

Diplomado en Análisis Estadístico de Datos con R

El análisis estadístico de datos es una disciplina amplia y compleja, con innumerables aplicaciones. Al requerir área de Data Science (Ciencia de  datos) y de Planificación una importante base estadística y probabilística, este diplomado ofrece la oportunidad de iniciarte en estos conceptos fundamentales, lo cuales, servirán a su vez, para adquirir experiencia valiosa en el manejo y gestión de análisis estadístico de datos, utilizando la herramienta R Studio. Es por ello, que en este diplomado se expondrán, en tres módulos, de manera clara y precisa, y orientado por casos de estudios con resolución práctica, los conceptos derivados de las distintas técnicas de análisis estadísticos de  datos, necesarios para emprender el camino de formación en las áreas de data science, planificación y analítica.

Diplomado en Análisis Estadístico de Datos con R Studio

Este Diplomado ofrece la oportunidad de adquirir los conocimientos y habilidades para abordar los métodos y técnicas tanto descriptivas, como predictivas necesarias para identificar, extraer, consolidar, analizar, gestionar, modelar de forma eficaz y ágil módelos de Análisis de Datos, utilizando para ello, la herramienta RStudio y el lenguaje de programación R.

Acelere su carrera y domine las áreas clave necesarias para el éxito en Análisis Estadístico de Datos. Conviértase en un profesional internacional que pueda impulsar la innovación en cualquier organización.

Profesionales relacionados con las áreas Tecnologías de Información, consultores de Business Intelligence y Bases de Datos, de marketing e investigación de mercados, análisis financiero y gestión del riesgo, economistas, administradores, contadores, econometristas, actuarios, entre otros. Este curso está diseñado para el desarrollo del perfil de analistas de información con conocimientos básicos de estadística, que necesiten manejar y analizar enormes volúmenes de información para obtener conocimiento oculto del comportamiento de su negocio.

Para postularse a este programa, es necesario:

  • Tener estudios o experiencia en Análisis de datos
  • Tener conocimientos básicos estadística, gestión de datos y procesos de Inteligencia de Negocios
  • Consignar Currículum Vitae

La universidad Central de Venezuela  otorgará el Diploma en Análisis Estadístico de Datos a quienes hayan aprobado el programa, caso contrario se entregará una constancia de participación a los alumnos que hayan desarrollado al menos el del 80% del total del programa.

 

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La finalidad de este programa es proporcionar un adecuado enfoque metodológico que le permita participantes concebir, diseñar, gestionar y liderar proyectos en el área de Análisis Estadístico de Datos.

Al finalizar el diplomado, los participantes estarán en capacidad de:

  • Liderar ó ejecutar proyectos de Análisis Estadístico de Datos. Identificar y aplicar metodologías, técnicas y herramientas adecuadas para el desarrollo de soluciones de análisis avanzado de datos para el apoyo a la toma de decisiones.
  • Desarrollar instrumentos de análisis avanzado para la reproducción de operaciones complejas sobre grandes volúmenes de datos y su integración con los sistemas operacionales de la organización.
  • Estar en la capacidad de identificar y seleccionar los métodos más adecuados para el tratamiento de determinados tipos de problemas, así como su calibración para obtener los mejores resultados.
  • Descubrir, interpretar y analizar nuevos patrones, de forma de poder proponer estrategias para maximizar su aprovechamiento en las organizaciones.

El diseño del programa está orientado a presentar al participante una modalidad que le permita la reflexión y proponga la integración teoría-práctica como idea general y fuerza del proceso que plantea optimizar el tiempo de aprendizaje introduciéndose en los conceptos y fundamentos del Análisis Estadístico de Datos. Esto se logrará suministrando a los participantes una integración de conocimientos que lo prepare en todos los métodos, protocolos y aplicaciones a problemas reales del descubrimiento de patrones de comportamiento y el analisis de datos.

El Diplomado en Análisis Estadístico con R está constituido por tres (03) módulos  y un proyecto final, el cual es de entrega obligatoria para la validación de conocimientos y aprobación del programa.

  • Introducción al análisis cuantitativo
  • Concepto y aplicación de probabilidad y pruebas de hipótesis
  • Análisis de decisión
  • Modelos de series de tiempo
  • Modelos de regresión
  • Modelos econométricos
  • Modelos de pronósticos cualitativos
  • Tópico avanzado de pronóstico

• Modelos de control de inventarios

• Programación lineal

• Modelo de transporte

• Programación entera, programación por metas y programación no lineal

• Modelo de redes

• Modelo de filas de espera y teoría de colas

• Modelado de la simulación

• Análisis de Markov

• Control estadístico de calidad

• Métodos avanzados de optimización

  • Teoría de Juegos
  • Predicción, Caos y Complejidad

Formulación, diseño y ejecución de un proyecto de Análisis Estadístico con R, bajo en enfoque de Prueba de Conceptos en el cual se debe cubrir de manera integral todos los contenido ofrecidos en el programa.

  • Módulo I: Asignaciones/Quices. Valor: 15% (03) puntos.
  • Módulo II: Asignaciones/Quices. Valor: 15% (03) puntos.
  • Módulo III: Asignaciones/Quices. Valor: 20% (04) puntos.
  • Primer avance de proyecto. Valor: 10% (02) puntos.
  • Segundo avance de proyecto. Valor: 10% (02) puntos.
  • Proyecto final: 30%  (06) puntos.

Total: 20 puntos.

La plataforma de DiplomadosOnline.com permite definir y desarrollar una metodología de trabajo colaborativa y participativa, adaptada a las exigencias del mercado y la sociedad, la cual garantiza la misma calidad formativa que se obtiene en formato presencial, con un enfoque flexible e innovador que rompe con las barreras geográficas y la incompatibilidad de horarios, permitiendo una optimización del tiempo.

Los objetivos de aprendizaje se alcanzan mediante el desarrollo semanal de píldoras de conocimientos, asignaciones  y la interacción entre alumnos y profesores en un continuo flujo de comunicación que genera constantes estímulos en el transcurso del proceso formativo, por lo que nuestra metodología de trabajo facilita el aprendizaje de cada alumno, que avanza de forma planificada en un entorno de relaciones online.

Claves del éxito de nuestros programas online:

PILDORAS-DE-CONOCIMIENTO-150x150[1]Son recursos novedosos que instrumentan cada tópico del programa en un formato integrado de recursos didácticos audiovisuales, tales comos: videos formativos, demostraciones, guías de estudio, mapas conceptuales, publicaciones en blogs, casos de estudio, infografías, tutoriales, autoevaluaciones, entre otros. Estos recursos, fuertemente relacionados, se complementan y se planifican semanalmente para un desarrollo del aprendizaje significativo.

ACOMPAÑAMIENTO-CONTINUO_1-150x150[1] La metodología exige y fomenta un intercambio constante de información y comunicación entre los participantes y los docentes. Los profesores, especialistas en su área de actuación y en la metodología online, tienen un triple papel de educador, facilitador y tutor, trabajando activamente en la consecución de los objetivos de enseñanza-aprendizaje y motivación, propuestos en el programa. Los recursos técnicos y las actividades propuestas generan un entorno para que los alumnos se sientan libres de participar y compartir sus experiencias.

El desarrollo del programa responde a una rigurosa planificación, con la ventaja de que las relaciones son básicamente asíncronas, y cada alumno lo puede realizar en el momento del día que le resulte más conveniente.  El seguimiento de cada estudiante es constante, con el objeto de acompañar y sostener el éxito del proceso. Se realizan de manera constante casos prácticos que aportan al alumno, además de unos sólidos fundamentos teóricos, una comprensión práctica y una relación constante y dinámica con compañeros y los profesores.

Sesiones online con clases expositivas, sesiones de discusión en que el profesor actuará como moderador de los debates o interrogantes en los foros que se puedan generar, laboratorios online para utilizar las herramientas expuestas en el programa, Seminarios web de casos de aplicaciones reales, entre otros.

Cada alumno debe realizar un proyecto, con el objetivo de aplicar los conocimientos adquiridos durante el programa, liderado por un tutor, centrada en un caso de estudio dentro de tu organización. Nuestro equipo de profesionales te apoyará de manera continua, mediante un sistema integrado de recomendaciones, para lograr tus objetivos de manera satisfactoria.

«DiplomadosOnline.com, un método para aprender haciendo».


Este programa está orientado al desarrollo de casos prácticos utilizando la herramienta RStudio y el lenguaje de programación R, abarcando todas las fases del ciclo de vida de un Proyecto de Data Mining.

¿Por que aprender R?

Las siguientes noticias y opiniones no muestran algunas de las razones por las que pensamos que aprender R, es la decisión correcta a la hora de seleccionar una herramienta para emprender proyectos en el área de la Ciencia de Datos:

  1. El Heartland Bank de Nueva Zelanda ha reemplazado su servidor SAS por un servidor R.
  2. SAS ya integra el lenguaje R dentro de su sistema SAS/IML® Studio.
  3. Las grandes casas de software incorporan R dentro de sus plataformas de procesamiento de datos masivos como motor de sus aplicaciones analíticas, como por ejemplo:
  4. R encabeza el grupos de las 10 herramientas más utilizadas para el análisis predictivo, software de minería de datos y Ciencia de datos según la encuesta de KDnuggets en 2015.
  5. R es el lenguaje con la mayor cantidad de herramientas y extensiones para el análisis de datos.
  6. R cuenta con más de 10000 paquetes o extensiones para todas las areas del análisis de datos.
  7. R es el lenguaje con las mayores capacidades en visualización gráfica.
  8. R es el lenguaje de más rápido crecimiento en Stack Overflow.
  9. R sobrepasa a SAS en su uso en artículos académicos.
  10. R sube al puesto 5 en el tercer ranking anual del 2016 de la IEEE Spectrum, solo por debajo de los principales lenguajes de propósito general.
  11. R sube al puesto 12 en el 2016 en el ranking general de lenguajes de programación según Redmonk.
  12. En 20152014 y 2013 R fue el lenguaje más utilizado para tareas de análisis de datos, la minería de datos y ciencia de datos según kdnuggets.com.
  13. R es la herramienta favorita utilizada por los participantes de las famosas competencias de Ciencia de datos de Kaggle.
  14. Aprender R es parte de las estrategias recomendadas para convertirse en un científico de datos.
  15. La demanda de cientificos de datos llegará a 4.4 millones en 2015 segun gartner. Latinoamerica tendrá casi un millon de dichos expertos.
  16. El ciencia de datos es uno de los trabajos mejor pagados en el sector TIC según la encuesta anual de KdNuggets del 2015.

«DiplomadosOnline.com, un método para aprender haciendo».

Prof. Jose Rafael Sosa

Lic. en Computación, Universidad Central de Venezuela. Docente de Probabilidad y Estadística, Ciencia de Datos y Minería de datos, Universidad Central de Venezuela. Ocupó los cargos de Presidente del Centro Nacional de Tecnologías de Información (CNTI) y  Centro Nacional de Innovación Tecnológica (CENIT).

Prof. Máximo Hidalgo Hassone

Data scientist en el área de consultoría de DiplomadosOnline.com. Jefe de División de Estudios Económicos y Fiscales de la Asamblea Nacional. Docente / Investigador en la Escuela de Matemáticas de la UCV y en el MASTER In Data Science de DiplomadosOnline.com.

Avalado por la Universidad Central de Venezuela

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