Curso Analítica de Datos con Herramientas Computacionales

Descripción

El Curso Analítica de Datos con Herramientas Computacionales tiene como propósito fortalecer las competencias de estudiantes y profesionales en el procesamiento, análisis y modelado de datos mediante el uso de herramientas computacionales como R y Python, permitiéndoles transformar datos en información estratégica para apoyar la toma de decisiones en instituciones y empresas.

El curso se desarrolla bajo un enfoque práctico y aplicado, proporcionando conocimientos en estadística descriptiva, análisis exploratorio de datos, modelado predictivo y visualización de información mediante tableros de control. Asimismo, contribuye al cumplimiento del Objetivo de Desarrollo Sostenible 4: Educación de Calidad, promoviendo la formación en habilidades analíticas y tecnológicas altamente demandadas en el entorno actual.

¿A quién va dirigido?

El curso está dirigido a estudiantes, egresados y profesionales de Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Telecomunicaciones, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Industrial y demás programas de ingeniería, así como a personas interesadas en fortalecer sus competencias en ciencia de datos y analítica empresarial.

Objetivo General

Desarrollar competencias en analítica de datos mediante el uso de herramientas computacionales para la recolección, procesamiento, análisis, modelado y comunicación de información orientada a la toma de decisiones.

 

Contenidos programáticos

 

Nombre del Módulo

Descripción del módulo

No. De Horas

Módulo 1: Fundamentos de la Analítica de Datos •    Introducción al curso.
•    Introducción al análisis de datos.
•    Introducción a la estadística descriptiva. 
•    Programación básica. 
8
Módulo 2: Preprocesamiento y Limpieza de Datos •    Importación de datos.
•    Manejo de datos faltantes.
•    Limpieza y transformación de variables.
•    Detección y tratamiento de outliers.
•    Manejo de datos categóricos.
8
Módulo 3: Análisis Exploratorio de Datos •    Introducción a ggplot o Matplotlib.
•    Análisis Exploratorio de Datos (EDA).
•    Análisis univariado.
•    Análisis bivariado.
•    Análisis multivariado básico.
8
Módulo 4: Modelado Predictivo •    Fundamentos de modelos predictivos.
•    Modelos predictivos: regresión lineal, regresión logística, arboles de decisión, random forest, KNN, clustering, redes neuronales.
24
Módulo 5: Comunicación de Resultados e implementación de dashboards. •    Documentación, reportes, comunicación de resultados.
•    Implementación de un Dashboard.
12

Total, de horas

60

 

Fechas

Modalidad

Inversión

Inscríbete y paga
Fecha inicio:
17/04/2026
Fecha fin:
20/06/2026
Virtual
Estudiantes
$30.000
Profesionales
$36.000

 

Contacto


Alexandra Carreño Velandia
Administradora de Empresas
eventos.ec@unipamplona.edu.co

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