Análisis de Datos
con Python y R
Diplomado y cursos en
Programa 100% online en análisis de datos con Python y R enfocado en decisiones basadas en evidencia.
Certificado por Universidad Finis Terrae
Diplomado en
Análisis de Datos con Python y R
| ¿Por qué estudiar Análisis de Datos hoy?
El análisis de datos se ha convertido en una herramienta estratégica clave en organizaciones públicas y privadas.
La digitalización, la automatización y el crecimiento de grandes volúmenes de información han aumentado la demanda por profesionales capaces de analizar, interpretar y modelar datos con rigor y criterio ético.
| Objetivos del Diplomado
Fortalecer competencias para analizar, manipular y modelar datos utilizando Python y R, aplicando técnicas estadísticas y de Machine Learning en contextos organizacionales y sociales, promoviendo una toma de decisiones informada, crítica y sostenible.
| Dirigido a
Dirigido a profesionales universitarios, licenciados o egresados de institutos profesionales que necesiten incorporar análisis de datos en sus procesos de toma de decisiones.
Especialmente orientado a quienes se desempeñan en:Administración, Salud, Ingeniería, Ciencias sociales, Comunicaciones, Gestión pública, Consultoría, etc.
| Requisito recomendado
Conocimientos básicos de estadística y competencias computacionales básicas.
| Cursos del Diplomado
Análisis exploratorio de datos e Introducción a la Inferencia Estadística con R
Desarrolla competencias prácticas para organizar, analizar e interpretar datos utilizando técnicas de estadística descriptiva, probabilidad e inferencia estadística con el lenguaje R, apoyando la toma de decisiones basada en evidencia en distintos contextos organizacionales y sociales.
| Qué aprenderás
- Trabajar con bases de datos en R, identificando tipos de variables y preparando información para el análisis estadístico.
- Analizar información univariada y bivariada mediante técnicas descriptivas y representaciones gráficas.
- Aplicar conceptos de probabilidad, distribución normal y teorema del límite central.
- Utilizar procedimientos básicos de inferencia estadística para estimar y comparar muestras.
- Interpretar resultados estadísticos de forma fundamentada para apoyar la toma de decisiones.
Modelos de regresión lineal simple y múltiple con RStudio
Desarrolla competencias para aplicar, evaluar e interpretar modelos de regresión lineal simple y múltiple utilizando R, permitiendo comprender relaciones entre variables y generar información confiable para la toma de decisiones basada en evidencia.
| Qué aprenderás
- Aplicar modelos de regresión lineal simple mediante mínimos cuadrados ordinarios.
- Evaluar la validez estadística de los modelos y verificar sus principales supuestos.
- Identificar observaciones atípicas y puntos de influencia en modelos de regresión.
- Interpretar modelos de regresión múltiple incorporando variables dummy e interacciones.
- Analizar la bondad de ajuste y la calidad de los modelos para distintos contextos profesionales.
Análisis exploratorio de datos con Python
Entregar herramientas prácticas para manipular, transformar, analizar y visualizar datos utilizando Python y sus principales librerías, fortaleciendo la capacidad de identificar patrones y relaciones relevantes a partir de diversas fuentes de información.
| Qué aprenderás
- Utilizar estructuras y funciones básicas de Python para procesar información.
- Leer, inspeccionar y limpiar conjuntos de datos provenientes de distintas fuentes.
- Transformar y combinar datos mediante filtrado, agrupación y fusión.
- Analizar y visualizar variables utilizando estadísticas descriptivas y gráficos.
- Preparar datos mediante codificación, escalado y selección de variables para análisis posteriores.
Introducción a Machine Learning con Python
Introducir a los estudiantes en los fundamentos del Machine Learning aplicado al análisis de datos, desarrollando competencias para preparar datos, entrenar modelos básicos y evaluar resultados de manera responsable y fundamentada.
| Qué aprenderás
- Identificar la tarea de aprendizaje adecuada según el problema y los datos disponibles.
- Preparar datos tabulares para proyectos de Machine Learning de forma estructurada y reproducible.
- Entrenar modelos básicos de regresión y clasificación utilizando métricas de evaluación.
- Interpretar y comunicar resultados de modelos de aprendizaje automático con criterio técnico.
- Aplicar procedimientos de Machine Learning en casos prácticos orientados a la toma de decisiones.
*Todos los cursos se pueden tomar de forma individual, sin necesidad de inscribirte en el diplomado.
Modalidad
de estudio
Online + Clases vía streaming
Módulos online para que estudies a tu ritmo y
clases en vivo vía streaming para interactuar con
tus profesores y compañeros.
Información General
Duración
Diplomado: 6 meses aprox. / Certifica
240 horas.
Curso: 2 meses aproximadamente
Valores
Valor Diplomado: $1.450.000
Valor Curso: $435.000
(Consulta por beneficios vigentes y facilidades de pago)
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