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PROGRAMA DIPLOMADO DATA SCIENCE MINERÍA - ANTOFAGASTA 2019


Por confirmar., Miningport Consultores se reserva el derecho a dictar o no el programa si no existe el mínimo de participantes requerido. De igual forma la Universidad del Desarrollo se reserva el derecho de hacer cambios al equipo docente por disponibilidad.

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PROGRAMA DE DIPLOMADO DATA SCIENCE ANTOFAGASTA 2019

“Estamos al comienzo de una revolución de los datos. Para que las empresas e instituciones puedan sacar provecho de este cambio, y sobrevivir, es necesario reinterpretar los procesos de negocios bajo el prisma de los datos que generan, integrarlos con datos tanto internos como externos y procesarlos para poder estar un paso más adelante que la competencia: mejora continua de procesos, optimizaciones para reducir costos, prevención de fallas, mejor conocimiento de las necesidad de los clientes, generación de nuevos productos, etc.

Una de las principales dificultades para aprovechar la gran disponibilidad de datos y los costos reducidos de almacenamiento y procesamiento de datos, es la falta de profesionales con conocimientos del negocio en la industria minera, energética y portuaria que puedan utilizar técnicas de Data Science. Este diplomado busca justamente ayudar a rellenar esta brecha tecnológica en la región de Antofagasta. ”

Cita

Recordemos grandes ideas!, puedes citar a quién quieras con su foto incluída

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“El mayor enemigo del conocimiento no es la ignorancia, si no que la ilusión del conocimiento.”

Stephen Howking — El enemigo
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Tickets

Ticket Precio Cantidad
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Gratis

El programa de Diplomado Data Science posee un valor de $2.550.000 en su modalidad Semi Presencial. Sujeto a descuentos por convenio empresas. Mayor información contacto@miningport.cl

Gratis Cerrado
Registro Final
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Muy fácil: una vez completada tu inscripción en Welcu, los recibirás en tu correo electrónico y los puedes llevar en tu celular o de forma impresa al evento.

Speakers

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Speakers

Claudio Muñoz
Presidente Centro de Transformación Digital

Presidente Centro de Transformación Digital Presidente Telefónica. Presidente de ICARE. Director Fundación País Digital.
Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile.

Loreto Bravo
Directora Instituto Data Science

Ph.D., Computer Science, School of Computer Science, Carleton University.
Ingeniero Civil Industrial, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Francisca Varela
Gestora Tecnológica Centro Transformación Digital Universidad del Desarrollo.

Directora y Fundadora de Fundación Kodea. Ingeniera Civil en Computación,
Universidad de Chile.

Ismael Botti
Profesor de la Facultad de Ingeniería Universidad del Desarrollo

Magíster en Ciencias, mención Astronomía, Universidad de Chile. Licenciado en
Ciencias, mención en Astronomía, Universidad de Chile.

Ivania Donoso-Guzmán
Profesor Departamento de Ciencias de la Computación Pontificia Universidad Católica de Chile

Master in Computer Science, Ingeniero Civil Industrial, Pontificia
Universidad Católica de Chile.

Dra. Daniela Opitz
Investigador Instituto Data Science Universidad del Desarrollo

Ph.D. en Física, University of New South Wales. Licenciatura en Ciencias, mención
en Astronomía, Universidad de Chile.

Dr. Eduardo Graells
Investigador, Profesor Instituto Data Science Universidad del Desarrollo

Investigador, Profesor Instituto Data Science Universidad del Desarrollo
Ph.D. Information and Communications Technologies, Universitat Pompeu Fabra,
España.

Abel Valdebenito
Investigador, Profesor Instituto Data Science Universidad del Desarrollo

Consultor Senior Deloitte
Magister en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile. Ingeniero
Estadístico, Universidad de Santiago.

Programación

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Modulos del Programa Data Science

28 de junio de 2019

Data Driven Organization (25 horas teóricas)

Data Driven Organization
Este curso introduce a los alumnos a las llamadas data driven companies que centran su estrategia de toma de decisiones en el uso de datos y Data Science. Mostrando cómo sus técnicas permiten descubrir, enriquecer y responder a las preguntas que enfrentan tanto los tomadores de decisiones como en los distintos niveles de la compañía en una variedad de industrias y organizaciones. Los estudiantes explorarán cómo los individuos y las organizaciones evalúan las opciones, toman decisiones, y cómo estas influyen las decisiones tácticas y estratégicas. El curso incluirá charlas de invitados, lecturas de casos, discusiones para que los alumnos amplíen su forma de ver las empresas y como la nueva economía de datos las impacta, aprender a realizar las preguntas apropiadas, a interpretar los resultados y transmitir los hallazgos a distintas audiencias. Se explorarán casos de áreas como el retail, banca, telecomunicaciones, energía, minería, salud y los medios de comunicación/entretenimiento.

12 de julio de 2019

Python para Análisis de Datos (30 horas teóricas)

Este curso consiste en una introducción al lenguaje de programación Python. El curso instruye en el lenguaje de programación poniendo especial énfasis en los módulos y paquetes de Python para realizar análisis de datos. En este curso los alumnos también aprenderán a usar otras herramientas básicas de Data Science como el uso de la línea de comandos, notebooks de Jupyter y control de versiones con Git y GitHub.

26 de julio de 2019

Estadística para Data Science (20 horas Teóricas

El objetivo de este curso es proporcionar a los estudiantes una introducción a métodos de investigación cuantitativa y técnicas estadísticas para el análisis de datos. El contenido se enseña con un enfoque práctico, orientado a usar métodos estadísticos para analizar problemas de datos del mundo real. Entre las temáticas a cubrir se encuentran: estadísticas descriptivas e inferenciales, muestreo, diseño experimental, pruebas paramétricas y no paramétricas de diferencia, regresión de mínimos cuadrados ordinarios y regresión logística.

2 de agosto de 2019

Análisis y Limpieza de Datos (25 horas teóricas)

Este curso presentará los conceptos básicos de pre-procesamiento y análisis descriptivo de datos. El objetivo principal es poder determinar cuáles datos son susceptibles de ser convertidos en información para apoyar la toma de decisiones, y separar el ruido de la señal.
Es el primer paso en un proyecto de ciencia de datos. Los estudiantes aprenderán a identificar las problemáticas que presentan los datos desde el momento de su registro (por ej., error muestral, outliers), así como usar las herramientas necesarias para describirlos (por ej., distribuciones e histogramas), explorarlos (por ej., agrupar o filtrar bajo un criterio específico), y cruzarlos (por ej., utilizando otras fuentes). Asimismo, los estudiantes comprenderán que las etapas de este proceso no son lineales, sino que se benefician del diseño iterativo.

16 de agosto de 2019

Machine Learning (25 horas teóricas)

Este curso presentará herramientas de aprendizaje automático para generar valor a partir de los datos. Estas herramientas incluyen modelos de clasificación y predicción de fenómenos (por ej., RandomForest), descubrimiento de patrones de manera supervisada (por ej., SVM, redes
neuronales) y no supervisada (por ej., Hierarchical Clustering), reducción dimensional, entre otros.

30 de agosto de 2019

Visualización de la información (25 horas teóricas)

Este curso introduce una visión global y práctica de las temáticas, herramientas y técnicas principales de Visualización de Información. Los estudiantes, primero, adquirirán capacidades para realizar análisis visual exploratorio, con el fin de responder preguntas de primer orden sobre
los datos, y de generar preguntas de segundo orden sobre éstos. Luego, adquirirán capacidades para convertirlos en información interpretable que apoye la toma de decisiones a través de la comunicación visual. Finalmente se fomentará el espíritu crítico, de modo que puedan interpretar,
cuestionar, validar y mejorar la comunicación de información por otras entidades.

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