Diplomado en Análisis Y Procesamientos de Datos

Descripción

El desarrollo de un diplomado en Análisis y Procesamiento de Datos es una respuesta a la creciente demanda de profesionales capacitados en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos. En la actualidad, las empresas y organizaciones generan grandes cantidades de información a través de diversas fuentes, como las redes sociales, los sistemas de información, los sensores y las transacciones comerciales, entre otros. Por lo tanto, la capacidad de analizar y procesar estos datos es esencial para la toma de decisiones informadas y estratégicas.

La demanda de profesionales capacitados en análisis de datos se extiende a una amplia variedad de sectores,como el financiero, el de salud, el de manufactura, el de marketing, el de recursos humanos y muchos otros. Lacapacidad de comprender y analizar datos se está convirtiendo en un requisito esencial para la mayoría de lasempresas y organizaciones. En este contexto, el diplomado en Análisis y Procesamiento de Datos ofrece una oportunidad única para que los profesionales adquieran las habilidades necesarias para procesar, analizar y presentar datos de manera efectiva.

 

 

Además, este diplomado ofrece una formación especializada y de calidad en un área en constante evolución. Las nuevas tecnologías, la explosión de datos y la evolución constante de las técnicas y herramientas de análisis de datos hacen que sea necesario mantenerse actualizado en estas áreas para estar al día en el mercado laboral.

En resumen, el desarrollo de un diplomado en Análisis y Procesamiento de Datos responde a una necesidad creciente en el mercado laboral y ofrece una oportunidad única para que los profesionales adquieran habilidades especializadas y actualizadas en un área en constante evolución.


Objetivos:


Objetivo General

Fomentar la investigación formativa en el análisis y procesamiento de datos en los estudiantes del programa en ingeniería en telecomunicaciones y áreas afines.

Objetivos Específicos

  • Definir aplicaciones interdisciplinares en investigación en el área del análisis y procesamiento de datos.
  • Adquirir las habilidades en el manejo de herramientas para el análisis y procesamiento de datos.
  • Desarrollar habilidades para la visualización y monitoreo de datos.
  • Fomentar el manejo de bases de datos en aplicaciones de ingeniería.

 

Contenidos programáticos

 

Nombre del Módulo

Descripción del módulo

No. De Horas
METODOLOGÍA
INVESTIGATIVA		 Este módulo expone un conjunto de técnicas y procedimientos
que se utilizan para llevar a cabo una investigación científica
como lo es:
Planteamiento del problema.
Revisión de literatura.
Diseño de la investigación.
Recopilación de datos.
Análisis de datos.
Interpretación de resultados.
Conclusiones y recomendaciones.		 10
ANÁLISIS DE DATOS EN 1D El módulo de procesamiento digital de señales buscar analizar
modelos matemáticos aplicados a señales provenientes del
cuerpo humano, con el fin de ser procesadas y tratadas
digitalmente para la extracción de patrones que identifiquen un
posible diagnóstico médico.		 10
ANÁLISIS DE DATOS EN 2D
PARTE 1		 En el módulo de procesamiento de datos en 2D buscar
afianzar los conocimientos básicos de procesamiento en
imágenes médicas aplicados en un ambiente clínico que
cuente con tecnologías de información adecuadas.		 10
ANÁLISIS DE DATOS EN 2D
PARTE 2		 En el módulo de procesamiento digital de imágenes buscar
afianzar los conocimientos avanzados de procesamiento en
imágenes médicas aplicados en un ambiente clínico que
cuente con tecnologías de información adecuadas.		 10
DESARROLLO FULL STACK
PARTE 1		 Este módulo desarrolla destrezas de un desarrollador de
software que tiene habilidades en todas las áreas de
desarrollo de aplicaciones web, tanto en el frontend (del lado
del cliente) como en el backend (del lado del servidor)
En el lado del cliente, este módulo trabará con tecnologías
como HTML, CSS y JavaScript para crear la interfaz de
usuario de la aplicación web.		 10
DESARROLLO FULL STACK
PARTE 2		 Este módulo trabaja del lado del servidor, se trabaja con
tecnologías como lenguajes de programación (como Python,
Ruby o PHP) y bases de datos (como MySQL o MongoDB)
para crear la lógica y funcionalidad de la aplicación basada en el monitoreo, análisis y procesamiento de datos.		 10
MANEJO DE DATOS EN
MACHINE LEARNING

Este módulo pretende afianzar los conocimientos a nivel de
sistemas embebidos que manejen de datos en una y dos
dimensiones desarrollando algoritmos computacionales que
permitan aprender grandes cantidades de datos, identificar
patrones y tomar decisiones sin la necesidad de una
programación explícita

Este módulo pretende afianzar los conocimientos a nivel de
sistemas embebidos que manejen de datos en una y dos
dimensiones desarrollando algoritmos computacionales que
permitan aprender grandes cantidades de datos, identificar
patrones y tomar decisiones sin la necesidad de una
programación explícita

 10
SISTEMAS DE
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PARTE 1		 Este módulo integra los conceptos preliminares de la
inteligencia artificial, desde la neurociencia cognitiva
integrando temáticas de la percepción computacional que dan paso a conceptos de comportamiento de los tipos de
aprendizaje y de herramientas de clasificación.		 10
SISTEMAS DE
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PARTE 2		 Este  módulo integra los conceptos del aprendizaje automático
que son relevantes en los problemas de separación de
características y comportamiento de los datos, además
integrando temáticas de sistemas cognitivos artificiales
enfocadas al análisis y procesamiento de datos.		 10
BIGDATA El módulo de Big Data busca hacer una introducción en
conceptos y definiciones básicas de Big Data, como el
volumen, la velocidad, la variedad de datos, Almacenamiento
y recuperación de Big Data dando soluciones de
almacenamiento de Big Data como Hadoop, NoSQL, Data
Warehouses y sistemas de almacenamiento en la nube. Y el
manejo de herramientas para el procesamiento y análisis de
grandes conjuntos de datos, como MapReduce, Spark, Pig,
Hive, R y Python.		 10
SEGURIDAD INFORMATICA Este módulo expone las habilidades críticas para la ingeniería
de las telecomunicaciones, ya que los datos pueden
proporcionar información valiosa sobre el rendimiento de la
red y las tendencias del tráfico. Algunos temas específicos
que se abordaran con respecto al análisis y procesamiento de
datos aplicado a la ingeniería de las telecomunicaciones son:
Análisis de tráfico de red.
 Análisis de calidad de servicio (QoS).
Análisis de protocolos de comunicación.
Análisis de red de telecomunicaciones móviles.
Análisis de la infraestructura de la red: Análisis de los
componentes de la red, incluyendo routers, switches y
servidores, y cómo afectan al rendimiento de la red.		 10
DATA MINING Este módulo de minería de datos, o data mining en inglés, es un
proceso que implica descubrir patrones, tendencias, correlaciones
y conocimientos útiles a partir de grandes conjuntos de datos. Se
basa en el uso de técnicas estadísticas, de aprendizaje automático
y de inteligencia artificial para analizar y extraer información valiosa
de conjuntos de datos complejos y a menudo grande aplicados a la ingeniería en telecomunicaciones e ingenierías afines.		 10

Total, de horas

120

 

Fechas

Modalidad

Inversión

 Inscríbete y paga
Fecha inicio:
Fecha fin:
Virtual
$ 2.600.000

 

Contacto

María Madeley Acevedo Albarracín
Apoyo Educación Continua
diplomados.ec@unipamplona.edu.co

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