Diplomado en Ciencia de Datos e IA

Matrícula abierta
21 de octubre de 2025 - 4 de diciembre de 2025

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Idioma
Español
Duración
42 horas
Localización
México
Formato
Presencial + Streaming
Inscripción
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Principales objetivos del curso

¿En qué consiste?

La tecnología Big Data ha permitido incorporar valiosa información en los modelos analíticos clásicos como, por ejemplo: credit scoring, next best offer marketing, sistemas de recomendación, entre otros.

Los objetivos de este diplomado son:

  • Brindar a los alumnos una formación integral en ciencia de datos e inteligencia artificial, con un enfoque práctico en la aplicación de modelos analíticos y tecnologías emergentes para resolver problemas reales de negocio, automatizar procesos y generar valor a través del uso estratégico de la información.
  • Diseño de estrategias a partir de la información de una empresa (ser data driven), de los insights a la acción
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¿A quién está dirigido?

El diplomado está dirigido a:

  • Ejecutivos y tomadores de decisión interesados en liderar iniciativas impulsadas con data y analíticas.
  • Profesionales del área de tecnología, ciencia de datos, análisis o transformación digital.
  • Personas involucradas en el diseño, gestión o análisis de soluciones basadas en datos que busquen incorporar técnicas de IA en sus procesos.
  • Profesionales de cualquier industria que deseen adquirir habilidades en el análisis avanzado de datos y el uso de inteligencia artificial para la toma de decisiones informadas.
Profesores referentes

Un claustro de élite

Conoce algunos de los profesores y expertos que participan en esta formación

Julio César Hernández
Científico de datos con experiencia en el sector financiero, seguros y gubernamental
Rolando Oviedo
Expert Data Scientist en BBVA México.
Rubén Castro
Expert Data Scientist en BBVA México.
Uriel Montaño
Head of Data & AI Architecture en Minsait

Plan de estudios

El Diplomado en Ciencia de Datos se compone de 42 horas de formación a través de los siguientes módulos.

Requisitos

Curso de especialización
Diplomado en Ciencia de Datos e IA

21 de octubre de 2025 - 4 de diciembre de 2025

1. Ciencia de Datos en la Toma de Decisiones Empresariales

  • Introducción a la Ciencia de Datos y su importancia estratégica.
  • Ciclo de vida de un proyecto de datos.
  • Herramientas y perfiles del ecosistema analítico.

2. Programación para Análisis de Datos con Python

  • Sintaxis básica de Python para analítica (variables, estructuras, funciones).
  • Principales librerías para manejo de datos.
  • Instalación y configuración del entorno (Google Colab o Jupyter).

3. Limpieza y Preparación de Datos para Modelado

  • Carga, inspección y validación de conjuntos de datos.
  • Limpieza de datos: valores nulos, duplicados, outliers.
  • Transformaciones: escalado, encoding y normalización.

4. Big Data y Analítica en la Nube

A) FUNDAMENTOS DE BIG DATA

  • Introducción a Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
  • Casos de uso en industrias y gobierno.
  • Arquitecturas de procesamiento: HDFS, Hadoop, Spark.

B) ANÁLISIS DE BIG DATA EN LA NUBE

  • Plataformas cloud: Google Cloud Platform, AWS, Azure.
  • Procesamiento distribuido y consultas.
  • Seguridad y escalabilidad.

5. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

  • Estadísticas descriptivas y análisis de correlaciones.
  • Visualización de variables numéricas y categóricas.
  • Identificación de outliers y patrones de comportamiento.

6. Segmentación con Aprendizaje No Supervisado

  • Introducción al aprendizaje supervisado.
  • Modelos de regresión y clasificación.
  • Métricas de evaluación: accuracy, precision, recall, ROC.

7. Optimización de Modelos y Selección de Variables

  • Validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.
  • Importancia de variables y selección automática.
  • Reducción de dimensionalidad con PCA.

8. Segmentación con Aprendizaje No Supervisado

  • Clustering: K-Means, DBSCAN.
  • Análisis de componentes principales (PCA).
  • Aplicaciones prácticas en negocios.

9. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

  • Limpieza y procesamiento de texto: tokenización, stopwords, TF-IDF.
  • Análisis de sentimientos y clasificación de textos.
  • Aplicaciones: soporte al cliente, reputación digital.

10. Redes Neuronales e Inteligencia Artificial Aplicada

  • Introducción a redes neuronales artificiales (ANN).
  • Uso de modelos preentrenados con TensorFlow/Keras.
  • Aplicaciones en visión y texto.

11. IA Avanzada, Sesgos y Ética en la Automatización

  • Introducción al Reinforcement Learning y modelos generativos.
  • Sesgos algorítmicos y fairness en IA.
  • Ética, privacidad y regulaciones.

12. Visualización de Datos Avanzada y Storytelling

  • Principios de visualización efectiva.
  • Creación de dashboards interactivos con Plotly, Dash o Power BI.
  • Comunicación efectiva de resultados para stakeholders.

13. Inteligencia Artificial Generativa

  • Fundamentos de IA Generativa
  • Modelos de texto, imagen, código: ChatGPT, Dall-E, Claude.
  • Aplicaciones prácticas y automatización.

Matrícula

Diplomado en Ciencia de Datos e IA
Idioma
Español
Duración
42 horas
Localización
México
Formato
Presencial + Streaming

Matrícula

El monto de inversión es de $42,000 más IVA.

Becas

Curso de especialización
Tecnología
Diplomado en Ciencia de Datos e IA

21 de octubre de 2025 - 4 de diciembre de 2025

Presencial + Streaming

$42,000 más IVA