Diplomado Agile en Machine Learning con Python
En este diplomado aprenderás a trabajar con Python para analizar datos y crear modelos predictivos. Usarás NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn en ejercicios basados en situaciones que podrías encontrar en un entorno laboral.
¿Qué diferencia a este Diplomado en Machine Learning con Python?
Su enfoque práctico y metodología Agile te permitirán trabajar con problemas reales. Usarás NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn para construir y evaluar modelos de machine learning con el acompañamiento de docentes expertos.
Su modelo Agile
Una metodología que acelera el aprendizaje sin sacrificar profundidad, que te permite aprender para aplicar de inmediato con el respaldo académico de IBERO + Javeriana.
Respaldo académico de excelencia
Diseñado e impartido por docentes expertos en ingeniería de software, ciencia de datos y machine learning.
Enfoque práctico con herramientas líderes
Integra el uso de bibliotecas clave como NumPy, Pandas, Scikit-learn y Matplotlib.
Aprendizaje basado en proyectos reales
A través del desarrollo de modelos predictivos y la construcción de pipelines de machine learning, te prepara para resolver problemas reales del sector y mejorar la escalabilidad de los modelos.
Cobertura completa del proceso de machine learning
Desde la manipulación y análisis de datos hasta la implementación y evaluación de modelos supervisados y no supervisados.
Accesible para cualquier profesional
No requiere experiencia previa en programación con Python, lo que permite a profesionales de diversas áreas incursionar en el machine learning.
¿Necesitas información?
¿Cómo está organizado el diplomado?
Introducción a la formación virtual
Módulo 0Módulo de ambientación a la plataforma e introducción al diplomado.
Introducción a Python
Módulo 1Variables y tipos
Operadores, listas, tuplas y diccionarios
Condicionales
Funciones
Vectorización y graficación
Módulo 2Vectorización con NumPy
Graficación con Matplotlib
Análisis y exploración de datos
Módulo 3Series y Data Frames de Pandas
Manipulación de datos
Agregación y agrupamiento
Estadística descriptiva
Análisis univariado y multivariado
Machine learning
Módulo 4Introducción al machine learning (scikit-learn)
Pre-procesamiento de datos
Pipelines con Scikit-learn
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Regularización de modelos
Métricas y evaluación de modelos
Características del programa
1. ¿A quién está dirigido?
Este diplomado está dirigido a profesionales de ingeniería, ciencias de la computación, ciencia de datos y desarrollo de software que buscan especializarse en Python, machine learning y análisis avanzado de datos.
2. Perfil de egreso
Al finalizar, podrás analizar y manipular datos, construir modelos predictivos y aplicar algoritmos de machine learning para resolver problemas empresariales de forma escalable y eficiente.
3. ¿Qué habilidades obtendrás?
Data analysis con Pandas
Data analysis con NumPy
Visualización de datos
Uso de bibliotecas especializadas
Desarrollo de modelos ML
Modelos con Scikit-learn
Optimización de modelos
Desarrollo de pipelines en ML
Crea modelos predictivos
4. ¿Qué diploma obtienes al completar el diplomado?
Obtienes un diploma con doble aval de la IBERO y la Universidad Javeriana Cali.
Flexibilidad en el modelo de estudio
Te brindamos el mejor de los dos mundos: independencia para aprender a tu propio ritmo y soporte por parte del equipo docente.
Materiales cuidadosamente diseñados por expertos de cada área.
Recursos virtuales diseñados para que profundices en los temas clave cuando mejor te convenga.
Sesiones en vivo de preguntas y respuestas (Q&A) con los expertos, para resolver cualquier duda o inquietud.
Revisión y retroalimentación personalizada (asíncrona) en cada actividad que realices en la plataforma.
¿Cómo me inscribo a este diplomado?
Opciones de pago
Pago en línea con tarjeta de crédito o débito
Transferencia bancaria
Opciones de pago a MSI disponible (consultar con asesor)
Preguntas frecuentes sobre este diplomado
- ¿Se aprende igual que en las clases tradicionales?
Por supuesto. Nuestra metodología está diseñada para que obtengas los mismos conocimientos que en un aula. Además, los profesores te brindarán el apoyo y los materiales que te ayudarán durante tu formación.
- ¿Realmente se puede estudiar a cualquier hora y en cualquier lugar?
Esa es la principal característica de esta modalidad. No hay horarios, tú tienes el control absoluto para definir en qué momento, lugar y cuánto tiempo quieres invertir para estudiar, podrás guiarte con el calendario de actividades que el docente te proporcionará. También tendrás la opción de tomar una clase al finalizar cada módulo, así podrás resolver cualquier duda que tengas.
- ¿Existe la asesoría académica?
Todo el tiempo. En caso de tener dudas sobre algún proceso de tu formación o trámite, contarás con el acompañamiento de un facilitador del programa, quien te guiará ante cualquier inquietud a través de chats y tutorías en línea, asegurando una atención directa y personalizada.
- ¿Hay comunicación real con los profesores y otros alumnos?
Absolutamente. Siempre podrás intercambiar opiniones, dudas o debatir temas con tus compañeros. En la plataforma de estudio encontrarás el Foro de Necesidades e Inquietudes, ahí podrás interactuar con los profesores. También verás el Foro Café, en el que es posible compartir con otros estudiantes.
- ¿Qué documento recibo al terminar y quién lo emite?
Recibes un diploma emitido por la Universidad Iberoamericana y la Pontificia Universidad Javeriana Cali, con código QR verificable en línea. Es un programa de educación continua, no un grado académico formal.
- ¿Qué es Machine Learning?
El machine learning permite que un sistema analice datos, encuentre patrones y haga predicciones. Con Python se puede preparar la información, entrenar modelos predictivos, evaluar sus resultados y aplicarlos a problemas reales de una organización.
¿Cómo está cambiando la inteligencia artificial el trabajo del data analyst?
La inteligencia artificial ya está cambiando varias tareas del data analyst. Hoy es posible revisar grandes volúmenes de información, limpiar datos y generar reportes en menos tiempo. La automatización se ocupa de buena parte del trabajo repetitivo, aunque los resultados todavía necesitan revisión.
El papel del analista empieza a concentrarse más en entender qué pregunta debe resolver y si los datos realmente sirven para responderla. También debe explicar lo que encontró y reconocer cuándo un resultado puede estar sesgado.
El análisis de datos con Python amplía este trabajo. Con Pandas, NumPy, Matplotlib y Scikit-learn, un data analyst puede preparar información, visualizarla y construir modelos predictivos. Al aprender machine learning y aprendizaje supervisado, también puede participar en proyectos de análisis avanzado de datos.
Las herramientas seguirán cambiando, pero el criterio del analista será fundamental para interpretar cada modelo y decidir qué conclusiones son útiles para una empresa.
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