Diplomado en Big Data y Machine Learning

Este diplomado permitirá a los participantes adquirir los conocimientos necesarios para construir soluciones inteligentes utilizando las técnicas y algoritmos más modernos de machine learning, ocupando los enormes volúmenes de datos que se generan diariamente.

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Diplomado en Big Data y Machine Learning


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Quiénes Somos

La Clase Ejecutiva de la Pontificia Universidad Católica de Chile tiene como misión perfeccionar profesionalmente a quienes se encuentran en la constante búsqueda de conocimientos en un mundo de cambios, donde la ciencia y la tecnología avanzan aceleradamente. Nuestros programas de diplomados y cursos responden a las necesidades de perfeccionamiento y desarrollo de cada persona, y entregan conocimientos, habilidades y herramientas UC que quedan para toda la vida. Esto con la mayor flexibilidad, de modo que los alumnos puedan realizar la mayor parte del trabajo exigido en los tiempos que tienen disponibles.

Descripción

Los avances tecnológicos de esta era tienen como gran protagonista a la inteligencia artificial. Día a día es posible encontrar información de nuevos logros en este campo que parecen sacados de libros de ciencia ficción. En buena medida, ello se debe a los espectaculares avances de los algoritmos y técnicas de machine learning (deep learning, reinforced learning) que permiten construir aplicaciones impresionantes en áreas como el reconocimiento visual. A su vez, el impresionante desempeño de estos algoritmos se debe a que gracias a las técnicas de big data pueden ahora ser entrenados con volúmenes gigantescos de datos.

Este diplomado en big data y machine learning permitirá a los participantes adquirir los conocimientos necesarios para construir soluciones inteligentes utilizando las técnicas y algoritmos más modernos de machine learning, ocupando los enormes volúmenes de datos que se generan diariamente.

Objetivos

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 usando el lenguaje Python

Presentar visualmente grandes volúmenes de datos en forma efectiva

Dirigido a

Profesionales que necesiten adquirir las competencias necesarias para construir aplicaciones de big data y machine learning usando las herramientas del ecosistema Python e interesados en ciencia de datos que deseen adquirir habilidades para interactuar y visualizar volúmenes grandes de datos.

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.

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

Contenidos




Visualización de Información en la Era del Big Data
Profesor:  

Denis Parra Santander , Ph.D. Computer Science, University of Pittsburgh, PA, EE.UU.

Fernando Florenzano , Magíster en el Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile

Hernán Valdivieso , Magíster en el Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Ejemplos históricos de visualización de datos
Conceptos fundamentales de visualización de información
Funciones básicas de matplotlib y seaborn
Modelo anidado de Munzner para diseño y validación de visualización
Reglas y recomendaciones generales para visualizaciones efectivas
Diseño e implementación de gráficos simples para datos tabulares usando modelo anidado
Diseño e implementación de gráficos avanzados para datos tabulares usando modelo anidado
Reducción de dimensionalidad
Diseño e implementación de gráficos avanzados para datos de red usando modelo anidado
Visualización básica de datos de texto
Visualización básica de datos espaciales

Python para Machine Learning
Profesor:  

Francisco Pérez Galarce , Ph.D. candidate in Computer Science, PUC, Chile

Ignacio Becker , Ph.D. candidate in Computer Science, PUC, Chile

Conceptos fundamentales de machine learning
Análisis, procesamiento y visualización de datos a través de Python
Algoritmos de aprendizaje supervisado en Python utilizando scikit-learn
  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • Regresiones polinomiales
  • Regresiones con penalización
  • Árboles de decisión
  • Random Forest
  • Random Forest para regresiones
  • Naive Bayes
  • Vecino más cercano
  • Redes neuronales
  • Selección de modelos
Algoritmos de aprendizaje no supervisado en Python utilizando scikit-learn
  • K-means
  • Mezcla de Gaussianas
  • Cluster jerárquico
  • Autoencoders
La problemática de big data
Las plataformas más importantes
Las técnicas que permiten manejar esa data
Conocer las principales aplicaciones de ciencia de datos y machine learning
Machine learning usando el lenguaje Python
Presentar visualmente grandes volúmenes de datos en forma efectiva
La inteligencia artificial
Algoritmos y técnicas de machine learning
Deep learning
Reinforced learning
Técnicas de big data
Volúmenes gigantescos de datos

Profesores

Denis Parra Santander

Ph.D. Computer Science, University of Pittsburgh, PA, EE.UU.

Ph.D. Computer Science, University of Pittsburgh, PA, EEUU. Ingeniero Civil en Informática, Universidad Austral de Chile. Profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Fernando Florenzano

Magíster en el Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile

Estudiante de Magíster en el Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Hernán Valdivieso

Magíster en el Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Estudiante de Magíster en el Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Francisco Pérez Galarce

Ph.D. candidate in Computer Science, PUC, Chile

Ph.D. candidate in Computer Science, Pontificia Universidad Católica de Chile. Magíster en Gestión de Operaciones e Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Talca.

Ignacio Becker

Ph.D. candidate in Computer Science, PUC, Chile

Ph.D. candidate in Computer Science, Pontificia Universidad Católica de Chile. Licenciado en Astronomía, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Un día en la Clase Ejecutiva

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 destacados académicos o 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

Evaluación en línea

Al final de cada curso tendrás una evaluación de los contenidos estudiados. A través de nuestra plataforma en línea, podrás acceder al examen y sus instrucciones para realizarlo. Además, contarás con soporte en línea para resolver cualquier problema técnico durante tu examen.

Requisitos de Postulación

Para postular a un programa de la Clase Ejecutiva UC debes cumplir alguno de estos requisitos:

  • Título profesional universitario.
  • Título de egresado de instituto profesional o centro de formación técnica.
  • Conocimientos equivalentes en el área del programa al que está postulando.



Inversión

Precios

$1.890.000 CLP**

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
  • Transferencia bancaria

Descuentos

  • 5% Pago contado (efectivo o transferencia) (*)
  • 10% Ex-alumnos (*)
  • 10% 3 matriculados o más (*)

 

(*) No acumulables

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.