Diplomado en Python y ciencia de datos


Aprende a usar Python partiendo de cero para luego estudiar la forma en que se interactúa con bases de datos y cómo le puedes sacar el máximo partido en el contexto de la ciencia de datos.

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Aprende a usar Python partiendo de cero para luego estudiar la forma en que se interactúa con bases de datos y cómo le puedes sacar el máximo partido en el contexto de la ciencia de datos.

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Quiénes Somos

Clase Ejecutiva UC es el programa de perfeccionamiento profesional Online + Zoom de la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Descripción

El Diplomado en Python y ciencia de datos de Clase Ejecutiva UC se orienta a entregar las competencias de programación y de manejo de datos necesarias para introducirse en las áreas de la ciencia de datos y machine learning. Al no requerir conocimientos previos de programación (se entregan en el primer curso), el diplomado está abierto no solo a personas con un background más técnico, sino a todo tipo de profesionales.

Ciertamente, Python se ha convertido en la herramienta fundamental para los profesionales que trabajan en ciencia de datos e inteligencia artificial. Hay muchos programas de ciencia de datos en que o bien se da por sentado que la persona sabe Python, o que lo aprenderá al mismo tiempo que estudia los contenidos del programa.

Este diplomado ofrece un camino distinto. Primeramente, dedicar todo el esfuerzo al comienzo en aprender a usar este lenguaje, partiendo desde cero para luego aprender la forma en que se interactúa con bases de datos. Y, finalmente, cómo se le puede sacar el máximo partido en el contexto de la ciencia de datos.

Este enfoque tiene dos ventajas importantes. Primero, que entrega las competencias necesarias para usar Python más adelante en otros escenarios y áreas de aplicación; y, segundo, que no exige al estudiante el tener que aprender Python al mismo tiempo que las técnicas y los algoritmos.

El formato del Diplomado en Python y ciencia de datos es 100% en línea y se estructura sobre cuatro cursos que utilizan técnicas metodológicas activas. Gracias a estas últimas, el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual.

Objetivos

Escribir programas de mediana complejidad usando el lenguaje Python.

Interactuar con un motor de bases datos desde un programa Python.

Diseñar y construir soluciones de ciencia de datos y machine learning usando las librerías disponibles en Python.

Dirigido a

Todas las personas que necesiten o estén interesadas en adquirir las habilidades para aplicar técnicas de ciencia de datos a su trabajo y en aprender a programar usando el lenguaje Python y aplicarlo a la extracción y análisis de datos.

Metodología 100% Online

Aprendizaje interactivo

Contamos con una plataforma interactiva que te permitirá participar de las clases en vivo, interactuar en foros con tus compañeros de clase y acceder a los contenidos de cada curso en cualquier momento, adaptándose a tus necesidades.

Material de estudio

Desde el inicio de tu programa online, tendrás acceso al material de estudio necesario para cada clase. Podrás acceder en cualquier momento y en cualquier lugar a tus clases online, papers, videos y otros recursos.

Clases en Vivo

Cada curso está organizado en 6 a 8 clases online y una clase en vivo, transmitida vía streaming, realizada por nuestros tutores. En esta clase podrás interactuar, realizar preguntas y comentar a tus compañeros de clase.

Acompañamiento de tutores

En cada curso tendrás un tutor académico quien resolverá tus dudas planteadas en la plataforma online. Además las coordinadoras académicas resolverán tus consultas administrativas a través del correo alumnosuc@claseejecutiva.cl

ACLARA TUS DUDAS

Quisimos responder las preguntas que muchos nos hacen a través de este video.

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Tienes hasta el 29 de Febrero

Taller optativo

Esta es una actividad opcional y gratis que no considera ningún tipo de certificación y/o constancia. Podrás obtener el beneficio al matricularte en la impartición de Febrero 2024
Malla académica




Taller de habilidades blandas de gestión personal para ejecutivos
Profesor:  

Damián Campos, Máster Universidad de Salamanca (España) Ver más...

Enrique San Juan, Periodista Universitat Oberta de Catalunya (España) Ver más...

Myriam Aluanlli, Máster Universidad de Barcelona (España) Ver más...

Esta es una actividad opcional y gratis que no considera ningún tipo de certificación y/o constancia. Podrás obtener el beneficio al matricularte en la impartición de Febrero 2024




Plan de estudios

Objetivo de aprendizaje

Aplicar técnicas de gestión personal para adaptarse de mejor manera al entorno actual de las organizaciones.

Descripción

El taller está especialmente diseñado para quienes ingresan a un diplomado de Clase Ejecutiva UC.

Ciertamente, los constantes cambios que se viven hoy en día, obligan a los profesionales a mantenerse actualizados. Vivimos en una época de alta volatilidad y se hace necesario ser flexible. Es así como la crisis que explotó en 2020 nos mostró la necesidad de desarrollar habilidades asociadas a los entornos virtuales de trabajo.

En este taller, el participante aprenderá a cómo gestionar su marca personal en redes sociales. También, técnicas de oratoria digital para la realización de videoconferencias. Y, además, estrategias para gestionar bien el tiempo y conocimientos sobre inteligencia emocional.

El taller busca entregar habilidades transversales a todos los alumnos de los diplomados de Clase Ejecutiva UC. Se realizarán controles de lectura, foros de discusión y clases sincrónicas durante su desarrollo.

Contenidos

Personal branding
  • Marca personal
  • Cómo construir una marca personal digital
  • Acciones premium para potenciar nuestra personal branding
Reuniones virtuales y oratoria digital
  • Reuniones virtuales y webinars
  • El contenido de las sesiones
  • Oratoria digital
  • Técnicas básicas de oratoria para entornos digitales
Gestión del Tiempo
  • Conócete a ti mismo
  • Procrastinación
  • Los “ladrones del tiempo”
  • Priorización y matriz de Eisenhower
  • Buenas prácticas de gestión del tiempo
Inteligencia Emocional
  • Modelo de inteligencia emocional
  • Conciencia de uno mismo
  • Conciencia social
  • Conciencia organizacional
  • Gestión de las relaciones
  • ¿Cómo desarrollar estas competencias?

Clase Ejecutiva UC se reserva el derecho a modificar el contenido en cualquier momento.

Curso Herramientas básicas de programación en Python
Profesor:  

Felipe López Rojas, Magíster Pontificia Universidad Católica de Chile Ver más...

Jaime Navón Cohen, Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos) Ver más...

Contenidos

Módulo 1 Introducción a la programación
  • Motivación
    • De los datos a la información
    • Datos, información y programación ¿Cómo conviven hoy estos elementos en el mundo laboral?
    • ¿Qué es la programación?
    • Aplicaciones prácticas
    • La programación en el mundo laboral y cómo debe convertirse en un hábito
  • Secuencias de comandos en Python
  • Operaciones básicas
  • Creación y asignación de variables
  • Operaciones lógicas
Módulo 2 Control de Flujo
  • Control de Flujo:
    • If
    • Else
    • Elif
    • Uso en conjunto
  • Ciclos:
    • While
    • For
Módulo 3 Tipos de datos y funciones
  • Tipos de datos: Enteros, decimales, textos y listas.
  • “Strings”
    • ¿Qué es un string?
    • Funciones básicas de un string
    • Funciones avanzadas de un string
  • Funciones
    • ¿Qué es una función?
    • ¿Por qué ocupar funciones?
    • Declaración y uso de funciones
  • Listas
    • Creación de listas
    • Obtener elementos
    • Añadir elementos o quitar elementos
    • Operaciones sobre listas
Módulo 4 Procesamiento de datos
  • Listas de listas
  • Archivos
    • Cómo se interactúa con archivos y para qué sirven
    • Leer archivos
    • Escribir archivos
  • Procesamiento de datos
    • Carga masiva
    • Edición masiva
    • Ejemplos prácticos
Módulo 5 Diccionarios y tuplas
  • Listas y listas de listas
  • Manipulación de listas
  • Funciones sobre listas
  • Diccionarios
  • Operaciones sobre diccionarios
  • Aplicaciones de diccionarios
  • Aplicaciones con listas y diccionarios
  • Tuplas como tipo de dato inmutable
  • Operaciones sobre tuplas
  • Combinando listas, tuplas y diccionarios
Módulo 6 Funciones
  • Concepto de función
  • Definición de funciones
  • Parámetros y valores de retorno
  • Importación y llamado de módulos
  • Invocación de funciones y scope
  • Parámetros con nombre y parámetros por defecto
  • Funciones recursivas
  • Aplicación de funciones

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Curso Desarrollo de software con Python
Profesor:  

Antonio Ossa Guerra, Magíster, Pontificia Universidad Católica de Chile

Plan de estudios

Clases en vivo

Se realizan tres clases en vivo. La primera como ayuda para el primer proyecto de programación con estructuras de datos secuenciales y no secuenciales. La segunda, para apoyar el segundo proyecto acerca de programación orientada a objetos. Y la tercera, como ayuda para el proyecto final. Durante las clases en vivo los estudiantes pueden resolver dudas prácticas respecto a la materia y sus proyectos.

 

Trabajos

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. El primero relacionado con el uso de estructuras secuenciales y no secuenciales. El segundo, con programación orientada a objetos. El último proyecto tiene características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. La evaluación se complementa, además, con cuestionarios de alternativas que miden comprensión sobre los conceptos de cada semana.

Contenidos

Introducción al lenguaje de programación Python y su sintaxis
Estructuras de datos secuenciales: listas, tuplas, colas
Estructuras de datos no secuenciales: diccionarios y sets
Clases, objetos, atributos y métodos
Interacción entre objetos
Uso de módulos y bibliotecas existentes

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Curso Python y bases de datos
Profesor:  

Jaime Navón Cohen, Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Plan de estudios

Clase en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo, la correcta instalación de herramientas de software, la forma correcta del uso de algunas herramientas, etc.

Trabajo individual

Los participantes deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o miniproyectos concretos. El primer trabajo (miniproyecto 1) consiste en construir una base de datos a partir de data en formato csv y luego escribir un programa Python que se conecte con dicha base de datos para agregar nuevas filas y formular algunas consultas simples. En el segundo (miniproyecto 2), se trabaja con un dataset más complejo que da origen a una BD con varias tablas y, además, de interactuar desde Python en forma simple, se usa la librería Pandas. En el tercer trabajo (miniproyecto 3), la data debe obtenerse desde una API JSON y se debe escribir un programa Python que cargue esa información en un motor MongoDB para luego hacer consultas sobre él.

Contenidos

Conceptos y familiarización con ambiente de trabajo
  • Conceptos fundamentales de bases de datos
  • El modelo relacional
  • MySQL desde el Workbench
Crear una BD simple con solo dos tablas y poblarla con información
  • Introducción al lenguaje SQL
  • Creación de una base de datos desde Python
  • Tablas y tipos de datos
  • Creación de tablas desde Python
  • Agregar y eliminar información a una tabla desde Python
SQL y Dataframes
  • Introducción a Pandas y dataframes
  • SQL joins
  • Transacciones en bases de datos
  • Eliminación y modificación de filas en una tabla
Extracción de información más sofisticada de la BD con consultas más complejas y trabajo con Dataframes
  • Operaciones de conjunto y cláusulas de agrupación
  • Ordenamiento y agrupación
  • Carga de contenido CSV desde una API Web
  • Procesamiento de un archivo en formato CSV
Bases de datos NoSQL de documentos, MongoDB y JSON
  • Bases de datos NoSQL
  • Introducción a MongoDB
  • El formato JSON
  • MongoDB desde Python
Extraer y procesar información JSON desde una BD
  • MongoDB y desde una API en la web y procesarla con un programa Python
  • Conectando con MongoDB
  • Interactuando con el motor MongoDB desde un programa
  • Procesamiento de JSON desde Python
  • Extracción de JSON desde una API web

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Curso Introducción a minería de datos y machine learning
Profesor:  

Mauricio Arriagada Benítez, Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile

Plan de estudios

Clase en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo la correcta instalación de herramientas de software y el uso apropiado de algunas herramientas. Asimismo, para la preparación de set de datos para la reducción de dimensionalidad, y guiar el trabajo en las diferentes técnicas de reglas de asociación, algoritmos de clasificación, clustering y medidas de similaridad.

Trabajo individual

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. El último proyecto suele tener características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. Los miniproyectos estarán enfocados en: procesar y consolidar datos aplicando ETL (extracción, transformación y carga de datos); utilizar el algoritmo Random Forest y KNN para dos casos propuestos, y realizar el preprocesamiento de una base de datos propuesta, aplicando dos algoritmos de los vistos en clases para así mostrar sus rendimientos a través de evaluar al clasificador y presentar las métricas, pudiendo establecer una comparación de rendimiento entre los dos algoritmos elegidos.

Contenidos

Conceptos sobre Data Warehouse y uso de Dataframes
Procesamiento y consolidación de datos
  • Preprocesamiento de datos
  • Selección y transformación de datos
Reglas de asociación
Aplicación de los algoritmos Random Forest y KNN
  • Árbol de decisión
  • KNN
  • Random Forest
Aplicación de los algoritmos K-Means y DBSCAN
  • Clustering
  • K-means
  • Clustering jerárquico
Introducción al Machine Learning
  • Modelo de entrenamiento
  • Métricas de evaluación

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Jefe de programa

Diplomado en Python y Ciencia de Datos, curso en python, lenguaje de programación Python, Python y ciencia de datos
Jaime Navón Cohen

Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Jaime Navón Cohen es Ph.D Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC).

Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.

 

Profesores

Antonio Ossa Guerra

Magíster, Pontificia Universidad Católica de Chile

Antonio Ossa Guerra tiene un Magíster en Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Es también ingeniero civil de Industrias con Diploma en Ingeniería de Computación UC. Ingeniero en machine learning de PhageLab.

Felipe López Rojas
Felipe López Rojas

Magíster Pontificia Universidad Católica de Chile

Felipe López Rojas es magíster en Ciencias de la Ingeniería mención Ciencias de la Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC).  Actualmente es alumno del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería mención Ciencias de la Computación de la UC. Asimismo, es ingeniero civil industrial en Tecnologías de la Información UC.  

Jaime Navón Cohen
Jaime Navón Cohen

Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Jaime Navón Cohen es Ph.D Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.  

Mauricio Arriagada Benítez
Mauricio Arriagada Benítez

Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile

Mauricio Arriagada Benítez es doctor y máster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es ingeniero civil en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá (Chile). Asimismo, tiene un Master in Computer Science, University of Northern Iowa (EE.UU.), y un Máster en Ingeniería de Software, Universidad de Tarapacá (Chile).

Profesores Taller Optativo

Damián Campos

Máster Universidad de Salamanca (España)

Damián Campos tiene un Máster en Consultoría y Coaching Ejecutivo de la Universidad de Salamanca (España),. También obtuvo un MBA, y es ingeniero civil industrial de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Tiene 30 años de experiencia profesional en cargos de estudio, gerencia y comerciales. Asimismo, su trayectoria docente abarca temas comerciales y de estrategia en Usach, U. de Chile, PUCV, Ulacex (Panamá) y USM. Además de consultoría y capacitación para distintas industrias.

Enrique San Juan
Enrique San Juan

Periodista Universitat Oberta de Catalunya (España)

Enrique San Juan es periodista, especialista en nuevas tecnologías y graduado en Comunicación por la Universitat Oberta de Catalunya (España). Es director de la agencia digital Community Internet Barcelona – The Social Media Company, con sede en Barcelona, España. Asimismo, es experto en la gestión de redes sociales para empresas, el desarrollo de estrategias de marketing digital y la comunicación profesional corporativa a través de webinars y videoconferencias.

Myriam Aluanlli
Myriam Aluanlli

Máster Universidad de Barcelona (España)

Myriam Aluanlli es máster en Coaching y Liderazgo Personal de la Universidad de Barcelona (España), Magíster en Ciencias de la Ingeniería e ingeniera civil industrial de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Además tiene experiencia profesional en áreas de recursos humanos, estudios y evaluación de proyectos en distintas empresas chilenas. Por otra parte, sus principales fortalezas son compromiso, iniciativa, buen manejo de relaciones interpersonales y trabajo en equipo. Interesada en participar de proyectos e iniciativas desafiantes donde pueda aportar con sus conocimientos y habilidades.

Ventajas

Prestigio UC

La Pontificia Universidad Católica de Chile posee más de 120 años educando y formando a los líderes de nuestro país. El prestigio UC es reconocido esencialmente por la calidad de sus docentes como por su excelente sistema de enseñanza, los cuales la han transformado en la universidad número uno del país y la mejor universidad de habla hispana en Latinoamérica.

Profesores de Clase Mundial

Nuestro proceso educativo es apoyado y guiado por la excelencia, el sello y el prestigio de los académicos de la Pontificia Universidad Católica de Chile, formados en las mejores universidades a nivel mundial.

Moderno modelo pedagógico

Contamos con una plataforma interactiva, con la última tecnología en educación a distancia, que te permitirá vivir la experiencia del aprendizaje en línea: Acceso a clases en vivo y constante interacción en foros, con académicos y tutores.

Flexibilidad

Tenemos diversos programas académicos que impartimos con un exclusivo e innovador sistema de aprendizaje, enfocado en la flexibilidad y adaptado a tus necesidades de tiempo y espacio, permitiendo que puedas estudiar donde quieras y cuando quieras.

Programas online

Somos un programa de perfeccionamiento profesional 100% online creado por la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Requisitos

  • No tiene requisitos académicos.
  • Se recomienda dos años de experiencia laboral.
  • Es deseable contar con algún grado de conocimiento matemático (álgebra lineal, estadística básica y cálculo).

 




Inversión

Precios

Precio :
USD $2.400

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Medios de pagos Chile

  • 12 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros diplomados y 3 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros cursos. En caso de existir interés, este será generado específicamente por su banco y no por Clase Ejecutiva UC.
  • Transferencia bancaria.

Medios de pagos internacional

  • Pago al contado a través de transferencia bancaria
  • Pago en cuotas para nuestros diplomados a través de cuponera electrónica (*)
  • Pago a través de Paypal

(*) Cuponera electrónica: Sistema de pago en cuotas, sin interés.

 

Clase Ejecutiva UC

Certificados apostillados

Una de las características más importantes de los títulos emitidos por la Pontificia Universidad Católica de Chile es que pueden ser apostillados gracias al Convenio de la Apostilla de la Haya. La Apostilla es una certificación única que permite agilizar el proceso de acreditación y certificación de títulos o documentos extranjeros en algún país miembro del Convenio de la Apostilla. Los documentos emitidos en Chile para ser utilizados en un país miembro del Convenio de la Apostilla que hayan sido certificados mediante una Apostilla, deberán ser reconocidos en cualquier otro país del convenio sin necesidad de otro tipo de certificación. Más información sobre el proceso de Apostilla en http://apostilla.gob.cl. El certificado del curso es apostillable. Sin embargo, la Clase Ejecutiva UC no se hace parte de la gestión de apostillarlo.

Un día en Clase Ejecutiva UC