Ferias, talleres y conversatorios literarios: Universidad Finis Terrae celebra el Mes del Libro con nutrida cartelera cultural
La casa de estudios busca fomentar la lectura y el encuentro en torno a las letras en su comunidad. The…
Modalidad
Semipresencial
Inicio
Septiembre de 2026
Modalidad
Semipresencial
Inicio
Septiembre de 2026
Inicio: Septiembre de 2026
Modalidad: Semipresencial
Programa de formación continua que entrega a los participantes los fundamentos y herramientas prácticas de la Ciencia de Datos, permitiéndoles abordar de manera aplicada el análisis, visualización y modelación de datos en contextos de ingeniería y gestión.
A través de cinco cursos secuenciados, se recorren desde los conceptos iniciales de la disciplina, pasando por técnicas de análisis exploratorio, inferencia estadística y algoritmos de machine learning, hasta el manejo de Big Data y la resolución de casos prácticos reales. Su enfoque es eminentemente práctico y orientado a la toma de decisiones basadas en evidencia.
Formar profesionales capaces de diseñar, ejecutar e interpretar procesos de análisis de datos, aplicando técnicas de estadística, visualización, machine learning y Big Data, para resolver problemáticas reales de la ingeniería y contribuir a la toma de decisiones estratégicas basadas en evidencia, en coherencia con las necesidades del entorno productivo, tecnológico y social.
El programa está dirigido a profesionales, técnicos y titulados de áreas de la ingeniería y disciplinas afines, que se desempeñen en entornos donde la gestión, análisis y visualización de datos resulten fundamentales para la toma de decisiones y la optimización de procesos.Asimismo, está orientado a profesionales de otras áreas que, contando con conocimientos básicos de programación o estadística, busquen adquirir competencias en ciencia de datos aplicada y desarrollar habilidades prácticas en el manejo de herramientas, técnicas de análisis y modelación predictiva para resolver problemáticas reales en sus respectivos ámbitos de trabajo.
No hay personas asignadas a este programa.
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