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Diploma en Data Science
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1. Antecedentes Generales
Descripción
En la actualidad es de gran interés en los ambientes industriales, organizacionales y académicos el uso de herramientas interdisciplinarias para el tratamiento de datos de forma tal que permita descubrir la información valiosa que allí pueda ser conseguida y que apoye a la toma de decisiones de forma inteligente. Así, la Ciencia de datos (Data Science) emerge como esa combinación exitosa de métodos y técnicas que incluyen herramientas matemáticas, estadísticas, computacionales, inteligencia artificial y comportamientos sociales y organizacionales que han brindado soluciones de gran valor en los entornos desarrollados.
El Diploma en Data Science, que ofrece la Universidad Técnica Federico Santa María (UTFSM) a través de su Departamento de Informática, es un programa de continuidad de estudios para profesionales, enfocado en brindar conocimientos sobre la ciencia de datos, sus técnicas, metodologías, herramientas y aplicaciones, habilitando a los participantes para reconocer las oportunidades de incorporar el uso de herramientas de Data Science en sus áreas de interés.
Objetivo del Programa
Proveer una formación práctica, actualizada y especializada en ciencia de datos, dirigida a profesionales interesados en perfeccionar sus habilidades para mejorar los procesos decisionales de una organización o crear oportunidades de negocios a partir de fuentes heterogéneas de datos, usando para esto avances recientes en Data Science y gestión de datos masivos.
El diplomado hace un fuerte énfasis en la aplicación de los métodos estudiados, a través de demostraciones prácticas usando Python y jupyter notebooks, y a través de dos módulos de integración de contenidos.
Audiencia
Podrán postular al programa profesionales de cualquier área, que buscan formarse adquiriendo conocimientos sobre la ciencia de datos, sus técnicas, herramientas y aplicaciones, habilitándolos para reconocer las oportunidades de incorporar estas herramientas en sus áreas de interés. Entre los posibles participantes se pueden destacar:
-Gerentes o directivos de empresas, organismos públicos o privados que deseen conocer sobre ciencias de datos y evaluar la posibilidad de integrar su utilización para mejorar sus procesos.
-Analistas de negocio y de información.
-Arquitectos y desarrolladores de sistemas de información y de software.
-Responsables de infraestructura y servicios TIC.
-Consultores y auditores TIC.
-Profesionales en general interesados en conocer las potencialidades y oportunidades de uso de la ciencia de datos y con dominio del uso de herramientas computacionales de programación (conocimientos básicos de Python)
2. Plan de Estudios
El Diploma se estructura tres ciclos (Fundamentos, Intermedio y Especialización) con un total de 120 horas, a través de 10 módulos de 12 horas cada uno.
El Ciclo de fundamentos está constituido por tres módulos (Introducción a Data Science, Análisis Exploratorio de Datos y Visualización de Datos). El Ciclo Intermedio incluye tres módulos (Machine Learning, Big Data y Deep Learning) El Ciclo de Especialización considera cuatro módulos adicionales (Text Mining y NLP, Análisis de Redes Sociales, Ciencia de Datos, Emprendimiento y Organizaciones y Talleres de Integración de Contenidos). Los talleres se irán modificando en cada oportunidad que se realice el Diploma.
Ciclo Fundamentos
Módulo I: Introducción a Data Science (12 horas)
• Introducción a la Ciencia de Datos, Problemática y Perspectivas.
• Tipos de Datos. Datos estructurados y no estructurados.
• Veracidad de datos, privacidad y seguridad.
• Aspectos éticos y sociales.
• Discusión de casos.
• Ejemplos en Jupyter Notebooks.
Módulo II: Análisis Exploratorio de Datos (12 horas)
• Medidas de Similaridad y Distancia.
• Elementos de Teoría de Probabilidades.
• Análisis de Datos Univariados. Medidas de Tendencia y Dispersión.
• Detección de Datos Atípicos.
• Análisis de Datos Multivariados. Matriz de Correlaciones.
• Análisis de Varianza Intra e Varianza Inter.
• Estimación Paramétrica Clásica.
• Regresión Lineal.
Módulo III: Visualización de Datos (12 horas)
• Visualización de datos y su relación a la cognición humana.
• Qué, por qué y cómo visualizar.
• Elementos gráficos y canales visuales.
• Herramientas de visualización de datos.
• Métodos centrados en usuarios para diseño, prototipado y evaluación.
• Revisión de casos prácticos.
Ciclo Intermedio
Módulo IV: Machine Learning (12 horas)
• Introducción al Aprendizaje Supervisado.
• Árboles de Clasificación y Regresión
• Máquinas de Vectores de Soporte (SVMs).
• Ensamblados: Bagging, Boosting, Random Forest.
• Métodos de Evaluación y Selección de Modelos.
• Introducción al Aprendizaje No-Supervisado.
Módulo V: Big Data (12 horas)
• Introducción a la computación distribuida y sistemas para Big Data
• Sistemas de archivos distribuidos para Big Data (BigTable, Cassandra, MongoDB).
• Sistemas de procesamiento para Big Data (Map-reduce, Storm, Spark).
• Sistemas de comunicación para Big Data (Kafka).
Módulo VI: Deep Learning (12 horas)
• Introducción y Redes Feed-forward.
• Entrenamiento de Redes Profundas: Backpropagation y Dropout.
• Redes Neuronales Convolucionales.
• Redes Neuronales Recurrentes.
• Entrenamiento No-supervisado de Redes Neuronales.
Ciclo Especialización
Módulo VII: Text Mining y NLP (12 horas)
• Extracción de Información (Keywords, Collocations, Entidades Nombradas).
• Recuperación de Información Clásica (TF-IDF, BM25).
• Representaciones de Texto (BOW, Word2Vec, CBOW, GloVE, Doc2Vec).
• Aplicaciones: Neural IR, Clasificación de Contenidos, Detección de Tópicos, Sentiment Analysis, Traducción.
Módulo VIII: Análisis de Redes Sociales (12 horas)
• Modelos de Redes Sociales
• Medidas de Centralidad, Influencia y Robustez.
• Scrapping de Redes Sociales
• Evolución de Redes Sociales
Módulo IX: Ciencia de Datos, Emprendimiento y Organizaciones (12 horas)
• Rol de la Ciencia de Datos para las Organizaciones.
• Ciencia de Datos y Emprendimiento.
• Discusión de Casos de éxito.
Módulo X: Seminario de ejemplos y aplicaciones de Inteligencia Artificial (12 horas)
• Taller de Aplicaciones I. Ejemplo: Análisis de Sentimiento en Tweets.
• Taller de Aplicaciones II. Ejemplo: Sistema Recomendador en Facebook.
Modalidad de Clases
El Diploma en Data Science será en modalidad online y telepresencial.
La duración del Diploma es de 120 horas, compuesto de 10 módulos de 12 horas cada uno.
Formato: tres sesiones presenciales-remotas (2 horas cada una) de interacción entre los relatores y los participantes (estas sesiones serán grabadas para que la puedan ver posteriormente (forma asíncrona) aquellos que no pudieron participar, y 4 horas de supervisión de trabajo a distancia.
Se utilizará la plataforma Moodle que posee el Departamento de Informática.
Las clases presenciales-remotas se realizarán la semana indicada en el cronograma anexo (lunes, miércoles y viernes de 18:00 a 20:00 horas).
Igualmente, las actividades que serán evaluadas en cada módulo la tendrán disponibles los participantes a través de la plataforma Moodle y la deberán entregar a más tardar la semana posterior a la interacción con el relator.
3. Organización
Dirección Académica del Programa
· Dr. Ricardo Ñanculef Alegría, UTFSM, Chile (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
Dirección Ejecutiva del Programa
· Dr. Francklin Rivas Echeverría, UTFSM, Chile (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
Académicos asociados al Programa
· Ricardo Ñanculef
Doctor en Ciencias de la Ingeniería Informática.
Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática.
Ingeniero Civil Informático.
· Francklin Rivas
Doctor en Ciencias Aplicadas.
Magíster Sc. en Ingeniería de Control.
Ingeniero de Sistemas.
Abogado.
· Héctor Allende
Doctor Rer. Nat. Statistik.
Master en Estadística Matemática.
Magíster en Matemática.
Ingeniero Civil Electricista.
· José Luis Marti
Magíster en Ingeniería Informática.
Ingeniero Civil Informático.
· Andrés Moreira
Doctor en Modelamiento Matemático.
Postdoc en el laboratorio TIMC.
Postdoc en el Centro de Modelamiento Matemático.
· Erika Rosas
Doctora en Informática.
Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática.
Ingeniera Civil Informática.
· Carlos Valle
Doctor en Ingeniería Informática.
Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática.
Ingeniero Civil Informático.
· Cecilia Reyes
Magíster en Ingeniería Industrial.
Ingeniera de Ejecución en Informática.
· Ana Muñoz
Doctora en Ciencias Aplicadas.
Master en Ingeniería de Control y Automatización.
Ingeniera de Sistemas.
NOTA: La dirección del Programa se reserva el derecho de cambiar algún académico en caso de fuerza mayor.
Costo del Programa: $2.700.000
NOTA: El programa se realizará siempre y cuando se complete con el mínimo de participantes. Derecho a reserva sólo se reembolsa en caso de no realizarse el programa.
Consultas
Ivonne Barra
Departamento de Informática - Campus Vitacura
Universidad Técnica Federico Santa María
Fonos: (+56) 232028200 | (+569) 44054309
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Carolina Leal
Departamento de Informática - Campus Casa Central Valparaíso
Universidad Técnica Federico Santa María
Fonos: (+56) 322654424 | (+569) 4405 3325
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