DIPLOMADO EN CIENCIA DE DATOS Y BIG DATA

DIPLOMADO DE ALTO NIVEL

Especialización en Analítica Avanzada, Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos, Modelos Predictivos e Inteligencia Empresarial

PRESENTACIÓN

La ciencia de datos y las tecnologías Big Data constituyen herramientas estratégicas para transformar grandes volúmenes de información en conocimientos útiles para la toma de decisiones, la optimización de procesos y la innovación organizacional.

El Diplomado en Ciencia de Datos y Big Data de ABCDiplomados ofrece una formación especializada en estadística aplicada, programación, gestión de bases de datos, análisis exploratorio, aprendizaje automático, procesamiento distribuido, visualización y gestión de proyectos de datos.

El programa integra fundamentos conceptuales, herramientas tecnológicas y aplicaciones profesionales orientadas a resolver problemas en organizaciones públicas y privadas mediante el aprovechamiento responsable de la información.

¿POR QUÉ ESTUDIAR ESTE DIPLOMADO?

• Desarrollar competencias en ciencia de datos y analítica avanzada.

• Procesar y analizar información estructurada y no estructurada.

• Aplicar herramientas de programación y estadística para resolver problemas.

• Utilizar tecnologías Big Data para gestionar grandes volúmenes de información.

• Construir modelos predictivos y detectar patrones relevantes.

• Diseñar visualizaciones y reportes para la toma de decisiones.

• Comprender arquitecturas modernas de almacenamiento y procesamiento de datos.

• Participar en proyectos de transformación digital basados en información.

OBJETIVO GENERAL

Desarrollar competencias profesionales para recopilar, preparar, procesar, analizar e interpretar datos mediante herramientas estadísticas, lenguajes de programación, tecnologías Big Data y modelos de aprendizaje automático, generando soluciones analíticas que contribuyan a la toma de decisiones y a la innovación organizacional.

PERFIL DE INGRESO

Dirigido a profesionales, técnicos, ingenieros, administradores, economistas, contadores, especialistas en informática, servidores públicos y personas interesadas en desarrollar competencias en ciencia de datos, análisis de información y tecnologías Big Data.

PERFIL DEL EGRESADO

Al finalizar el diplomado, el participante estará en capacidad de gestionar conjuntos de datos, desarrollar análisis estadísticos, utilizar Python y SQL, aplicar herramientas de procesamiento de grandes volúmenes de información, construir modelos predictivos y comunicar resultados mediante visualizaciones e informes especializados.

ESTRUCTURA DEL DIPLOMADO

MÓDULO 01. FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS Y ECOSISTEMA BIG DATA

Objetivo: Comprender los fundamentos, componentes, metodologías y aplicaciones de la ciencia de datos y Big Data, identificando su importancia en los procesos de transformación digital y toma de decisiones.

Capítulo 1.1. Introducción a la ciencia de datos

1.1.1. Conceptos, evolución y fundamentos de la ciencia de datos.

1.1.2. Diferencias entre ciencia de datos, analítica de datos e inteligencia de negocios.

1.1.3. Aplicaciones de la ciencia de datos en organizaciones públicas y privadas.

Capítulo 1.2. Fundamentos y características de Big Data

1.2.1. Concepto y evolución de las tecnologías Big Data.

1.2.2. Características de Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.

1.2.3. Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Capítulo 1.3. Ecosistema tecnológico de datos

1.3.1. Arquitecturas de almacenamiento y procesamiento de información.

1.3.2. Herramientas y plataformas del ecosistema Big Data.

1.3.3. Infraestructura local, computación en la nube y servicios de datos.

Capítulo 1.4. Metodologías de proyectos de ciencia de datos

1.4.1. Ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos.

1.4.2. Metodología CRISP-DM y enfoques modernos de trabajo analítico.

1.4.3. Identificación de problemas y formulación de casos de uso basados en datos.

MÓDULO 02. ESTADÍSTICA APLICADA Y ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

Objetivo: Aplicar herramientas estadísticas y técnicas de análisis exploratorio para describir, interpretar y evaluar conjuntos de datos, identificando patrones, relaciones y comportamientos relevantes.

Capítulo 2.1. Fundamentos de estadística descriptiva

2.1.1. Población, muestra, variables y escalas de medición.

2.1.2. Medidas de tendencia central, dispersión y posición.

2.1.3. Distribuciones de frecuencias y representación estadística.

Capítulo 2.2. Probabilidad y distribuciones estadísticas

2.2.1. Fundamentos de probabilidad y eventos aleatorios.

2.2.2. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.

2.2.3. Distribución normal y aplicaciones en el análisis de datos.

Capítulo 2.3. Inferencia estadística

2.3.1. Técnicas de muestreo y estimación de parámetros.

2.3.2. Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.

2.3.3. Correlación, asociación y fundamentos de regresión estadística.

Capítulo 2.4. Análisis exploratorio de datos

2.4.1. Identificación de patrones y comportamientos en conjuntos de datos.

2.4.2. Detección de valores atípicos, inconsistencias y distribuciones anómalas.

2.4.3. Elaboración de informes exploratorios e interpretación de resultados.

MÓDULO 03. PROGRAMACIÓN CON PYTHON PARA CIENCIA DE DATOS

Objetivo: Desarrollar competencias en programación con Python para la manipulación, procesamiento, análisis y visualización de datos, utilizando bibliotecas especializadas y herramientas aplicadas a proyectos de ciencia de datos.

Capítulo 3.1. Fundamentos de programación con Python

3.1.1. Introducción a Python y configuración del entorno de desarrollo.

3.1.2. Variables, tipos de datos, operadores y estructuras de control.

3.1.3. Funciones, módulos y organización de programas en Python.

Capítulo 3.2. Estructuras de datos y programación aplicada

3.2.1. Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos en Python.

3.2.2. Manipulación de cadenas de texto, archivos y estructuras de información.

3.2.3. Programación modular, manejo de excepciones y buenas prácticas de codificación.

Capítulo 3.3. Bibliotecas especializadas para ciencia de datos

3.3.1. Operaciones numéricas y matriciales mediante NumPy.

3.3.2. Manipulación y análisis de datos mediante pandas.

3.3.3. Integración de bibliotecas científicas y herramientas de procesamiento de información.

Capítulo 3.4. Análisis y visualización de datos con Python

3.4.1. Importación, exploración y transformación de conjuntos de datos.

3.4.2. Creación de gráficos estadísticos mediante Matplotlib y Seaborn.

3.4.3. Desarrollo de un proyecto práctico de análisis exploratorio con Python.

MÓDULO 04. GESTIÓN DE BASES DE DATOS Y LENGUAJE SQL PARA ANALÍTICA

Objetivo: Aplicar técnicas de diseño, administración y consulta de bases de datos relacionales mediante SQL, integrando información procedente de distintas fuentes para su utilización en proyectos de ciencia de datos.

Capítulo 4.1. Fundamentos de bases de datos

4.1.1. Conceptos, arquitectura y componentes de los sistemas de bases de datos.

4.1.2. Modelos de datos relacionales y no relacionales.

4.1.3. Diseño de entidades, atributos, relaciones y claves.

Capítulo 4.2. Lenguaje SQL y consultas de información

4.2.1. Estructura y sintaxis de SQL para consulta de datos.

4.2.2. Aplicación de SELECT, WHERE, ORDER BY y operadores de filtrado.

4.2.3. Funciones de agregación, agrupamiento y condiciones mediante GROUP BY y HAVING.

Capítulo 4.3. Consultas avanzadas y transformación de datos

4.3.1. Integración de tablas mediante INNER JOIN, LEFT JOIN y otras combinaciones.

4.3.2. Subconsultas, expresiones de tabla comunes y funciones de ventana.

4.3.3. Creación de vistas y consultas para análisis de información empresarial.

Capítulo 4.4. Integración de bases de datos con Python

4.4.1. Conexión de Python con PostgreSQL, MySQL y otras bases de datos.

4.4.2. Extracción y procesamiento de información mediante pandas y SQL.

4.4.3. Construcción de un flujo automatizado de consulta y análisis de datos.

HAZ TODO

MÓDULO 05. PREPARACIÓN, LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN AVANZADA DE DATOS

Objetivo: Aplicar técnicas especializadas de integración, depuración, transformación y validación de datos, garantizando su calidad y disponibilidad para el desarrollo de proyectos analíticos.

Capítulo 5.1. Fundamentos de calidad de datos

5.1.1. Dimensiones de calidad: exactitud, integridad, consistencia y oportunidad.

5.1.2. Identificación de errores, duplicidades y valores faltantes.

5.1.3. Perfilamiento de datos y evaluación de su confiabilidad.

Capítulo 5.2. Técnicas de limpieza y depuración

5.2.1. Tratamiento de registros incompletos y valores atípicos.

5.2.2. Estandarización de formatos, categorías y unidades de medida.

5.2.3. Aplicación de reglas de validación y controles de consistencia.

Capítulo 5.3. Transformación y preparación analítica

5.3.1. Normalización, estandarización y escalamiento de variables.

5.3.2. Codificación de variables categóricas y transformación de atributos.

5.3.3. Ingeniería de características y selección de variables relevantes.

Capítulo 5.4. Integración y automatización de datos

5.4.1. Fundamentos de procesos ETL y ELT.

5.4.2. Integración de archivos, bases de datos y servicios API.

5.4.3. Construcción de flujos reproducibles de preparación de datos.

MÓDULO 06. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y MODELAMIENTO PREDICTIVO

Objetivo: Desarrollar modelos de aprendizaje automático para identificar patrones, clasificar información y generar predicciones, aplicando procedimientos de entrenamiento, validación y evaluación de resultados.

Capítulo 6.1. Fundamentos del aprendizaje automático

6.1.1. Conceptos y aplicaciones del aprendizaje automático.

6.1.2. Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.

6.1.3. Preparación de conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

Capítulo 6.2. Modelos de regresión y clasificación

6.2.1. Regresión lineal y regresión logística.

6.2.2. Árboles de decisión y bosques aleatorios.

6.2.3. Máquinas de vectores de soporte y algoritmos de clasificación.

Capítulo 6.3. Técnicas de aprendizaje no supervisado

6.3.1. Agrupamiento mediante K-means y métodos jerárquicos.

6.3.2. Reducción de dimensionalidad mediante análisis de componentes principales.

6.3.3. Segmentación de datos y descubrimiento de patrones.

Capítulo 6.4. Evaluación y optimización de modelos

6.4.1. Métricas de regresión y clasificación.

6.4.2. Validación cruzada, sobreajuste y subajuste.

6.4.3. Ajuste de hiperparámetros y selección de modelos predictivos.

MÓDULO 07. ARQUITECTURAS BIG DATA Y PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO

Objetivo: Comprender y aplicar los fundamentos de las arquitecturas Big Data y el procesamiento distribuido, utilizando tecnologías especializadas para gestionar grandes volúmenes de información.

Capítulo 7.1. Fundamentos de arquitecturas Big Data

7.1.1. Características y componentes de una arquitectura Big Data.

7.1.2. Sistemas distribuidos, escalabilidad y tolerancia a fallos.

7.1.3. Arquitecturas de procesamiento por lotes y en tiempo real.

Capítulo 7.2. Ecosistema Apache Hadoop

7.2.1. Arquitectura y componentes fundamentales de Hadoop.

7.2.2. Almacenamiento distribuido mediante HDFS.

7.2.3. Gestión de recursos y procesamiento mediante YARN y MapReduce.

Capítulo 7.3. Procesamiento distribuido con Apache Spark

7.3.1. Arquitectura y funcionamiento de Apache Spark.

7.3.2. Procesamiento de datos mediante Spark SQL y DataFrames.

7.3.3. Optimización de operaciones y ejecución distribuida.

Capítulo 7.4. Diseño de soluciones Big Data

7.4.1. Selección de tecnologías según volumen, velocidad y tipo de datos.

7.4.2. Integración de almacenamiento y procesamiento distribuido.

7.4.3. Implementación de un flujo de procesamiento Big Data.

MÓDULO 08. INGENIERÍA DE DATOS Y PLATAFORMAS DE ALMACENAMIENTO MODERNO

Objetivo: Diseñar e implementar soluciones de ingeniería de datos mediante arquitecturas modernas de almacenamiento, integración y procesamiento que permitan disponer de información confiable para el análisis avanzado.

Capítulo 8.1. Fundamentos de ingeniería de datos

8.1.1. Funciones y responsabilidades de la ingeniería de datos.

8.1.2. Arquitectura de canalizaciones y flujos de información.

8.1.3. Integración de fuentes estructuradas, semiestructuradas y no estructuradas.

Capítulo 8.2. Almacenes y repositorios de datos

8.2.1. Fundamentos de Data Warehouse y modelamiento dimensional.

8.2.2. Arquitectura y aplicaciones de Data Lake.

8.2.3. Arquitectura Lakehouse y formatos modernos de tablas.

Capítulo 8.3. Orquestación de procesos de datos

8.3.1. Diseño y programación de canalizaciones de datos.

8.3.2. Orquestación de flujos mediante Apache Airflow y herramientas equivalentes.

8.3.3. Monitoreo, gestión de errores y recuperación de procesos.

Capítulo 8.4. Calidad y trazabilidad en ingeniería de datos

8.4.1. Validación automatizada y pruebas de calidad de información.

8.4.2. Gestión de metadatos, catálogos y linaje de datos.

8.4.3. Documentación y mantenimiento de plataformas de ingeniería de datos.

MÓDULO 09. ANALÍTICA DE DATOS EN TIEMPO REAL Y TECNOLOGÍAS DE STREAMING

Objetivo: Aplicar técnicas y herramientas de procesamiento continuo de datos para analizar eventos en tiempo real, identificar comportamientos y generar información oportuna para la toma de decisiones.

Capítulo 9.1. Fundamentos del procesamiento en tiempo real

9.1.1. Diferencias entre procesamiento por lotes y procesamiento continuo.

9.1.2. Eventos, flujos de datos y arquitecturas orientadas a mensajes.

9.1.3. Latencia, rendimiento y requisitos de disponibilidad.

Capítulo 9.2. Plataformas de mensajería y transmisión

9.2.1. Arquitectura y componentes de Apache Kafka.

9.2.2. Productores, consumidores, particiones y tópicos.

9.2.3. Gestión de eventos y mecanismos de entrega de mensajes.

Capítulo 9.3. Procesamiento de flujos de datos

9.3.1. Fundamentos de Spark Structured Streaming.

9.3.2. Operaciones de agregación y análisis mediante ventanas temporales.

9.3.3. Tratamiento de eventos tardíos y administración del estado.

Capítulo 9.4. Aplicaciones de analítica en tiempo real

9.4.1. Monitoreo de operaciones y sistemas empresariales.

9.4.2. Detección de anomalías y generación de alertas.

9.4.3. Desarrollo de una solución de análisis continuo de eventos.

MÓDULO 10. VISUALIZACIÓN AVANZADA DE DATOS E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Objetivo: Desarrollar soluciones de visualización y análisis empresarial que permitan comunicar hallazgos, monitorear indicadores y apoyar la toma de decisiones mediante herramientas de inteligencia de negocios.

Capítulo 10.1. Fundamentos de visualización de datos

10.1.1. Principios de percepción visual y representación de información.

10.1.2. Selección de gráficos según variables y objetivos analíticos.

10.1.3. Diseño de visualizaciones claras, accesibles y comprensibles.

Capítulo 10.2. Herramientas de visualización analítica

10.2.1. Visualización interactiva mediante Plotly y bibliotecas de Python.

10.2.2. Integración de información en Power BI y herramientas equivalentes.

10.2.3. Construcción de gráficos avanzados y análisis multidimensional.

Capítulo 10.3. Diseño de dashboards empresariales

10.3.1. Definición de indicadores clave de desempeño.

10.3.2. Diseño de tableros ejecutivos, tácticos y operativos.

10.3.3. Incorporación de filtros, segmentadores e interacciones dinámicas.

Capítulo 10.4. Comunicación de resultados analíticos

10.4.1. Técnicas de narrativa de datos y presentación de hallazgos.

10.4.2. Interpretación de resultados y formulación de recomendaciones.

10.4.3. Elaboración de informes analíticos orientados a decisiones estratégicas.

MÓDULO 11. GOBERNANZA, SEGURIDAD Y ÉTICA EN CIENCIA DE DATOS

Objetivo: Aplicar principios de gobernanza, seguridad, privacidad y ética para garantizar el uso responsable de la información y fortalecer la confiabilidad de los proyectos de ciencia de datos y Big Data.

Capítulo 11.1. Fundamentos de gobernanza de datos

11.1.1. Conceptos, objetivos y componentes de la gobernanza de datos.

11.1.2. Roles y responsabilidades en la administración de información.

11.1.3. Políticas institucionales y estándares de gestión de datos.

Capítulo 11.2. Seguridad y protección de información

11.2.1. Clasificación de datos y evaluación de riesgos de seguridad.

11.2.2. Control de accesos, cifrado y protección de repositorios.

11.2.3. Seguridad de plataformas analíticas y entornos Big Data.

Capítulo 11.3. Privacidad y cumplimiento normativo

11.3.1. Protección de datos personales y normativa aplicable en el Perú.

11.3.2. Anonimización, seudonimización y minimización de información.

11.3.3. Gestión del consentimiento, conservación y tratamiento responsable de datos.

Capítulo 11.4. Ética y responsabilidad en analítica avanzada

11.4.1. Identificación de sesgos y discriminación algorítmica.

11.4.2. Transparencia, explicabilidad y responsabilidad de modelos analíticos.

11.4.3. Evaluación ética y mecanismos de supervisión de proyectos de datos.

MÓDULO 12. GESTIÓN DE PROYECTOS Y SOLUCIONES INTEGRALES DE CIENCIA DE DATOS Y BIG DATA

Objetivo: Integrar los conocimientos adquiridos mediante la formulación, desarrollo, implementación y evaluación de un proyecto de ciencia de datos y Big Data que responda a necesidades reales de una organización.

Capítulo 12.1. Formulación de proyectos de ciencia de datos

12.1.1. Identificación de problemas y oportunidades de análisis de información.

12.1.2. Definición de objetivos, requerimientos y criterios de éxito.

12.1.3. Evaluación de viabilidad técnica, económica y operativa.

Capítulo 12.2. Diseño de arquitecturas y soluciones analíticas

12.2.1. Selección de fuentes, herramientas y tecnologías de procesamiento.

12.2.2. Diseño de arquitecturas de almacenamiento y canalizaciones de datos.

12.2.3. Integración de modelos analíticos y componentes de visualización.

Capítulo 12.3. Implementación y operación de soluciones

12.3.1. Desarrollo de prototipos y validación funcional.

12.3.2. Despliegue, monitoreo y mantenimiento de soluciones analíticas.

12.3.3. Evaluación de rendimiento, escalabilidad y calidad de resultados.

Capítulo 12.4. Proyecto integrador de ciencia de datos y Big Data

12.4.1. Desarrollo de una solución aplicada a un problema organizacional.

12.4.2. Validación de resultados, elaboración de indicadores y documentación técnica.

12.4.3. Presentación, sustentación y propuestas de mejora del proyecto desarrollado.