DIPLOMADO DATA SCIENCE – MACHINE LEARNING, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, DEEP LEARNING, VERSIÓN 27 MODALIDAD ONLINE | 2026
Dictado por Instituto de Estadística
Este programa ya finalizó.
- Modalidad
- ONLINE CON SESIONES EN VIVO
- Inicio
- 22 de Abril de 2026
- Término
- 17 de Agosto de 2026
- Duración
- 96 Horas cronológicas
Acerca del programa
El Diplomado Data Science: Machine Learning e Inteligencia Artificial, Deep Learning, impartido por la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, es una propuesta formativa avanzada que aborda en profundidad el análisis de datos, los modelos predictivos y el uso de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a entornos reales. Esta versión 27 está actualizada con contenidos de vanguardia, incluyendo el uso de modelos generativos de lenguaje como ChatGPT y el trabajo en entornos de cómputo de alto rendimiento como AWS.
Con 96 horas cronológicas totales, el programa se desarrolla en modalidad online, combinando clases sincrónicas dos veces por semana (lunes y miércoles de 19:00 a 22:00 hrs) con sesiones prácticas, trabajo con software especializado y evaluación continua. El enfoque es teórico-aplicado, diseñado para que los participantes comprendan la lógica estadística detrás de los algoritmos, aprendan a codificar soluciones en Python, R, Spark y SQL, y accedan a infraestructura cloud como Amazon Web Services (AWS).
El diplomado incluye formación en estadística descriptiva, modelos lineales, análisis de datos temporales, machine learning supervisado y no supervisado, deep learning, minería de texto, sistemas de recomendación, y manejo de herramientas como SageMaker. Todos los módulos consideran el uso de datos reales o simulados y la aplicación directa en contextos de análisis predictivo, lo que permite una experiencia formativa alineada con las exigencias del mercado laboral y académico actual.
Datos del programa
- Dictado por
- Instituto de Estadística
- Resolución
- 310_2025
¿A quién está dirigido?
Este diplomado está orientado a profesionales que deseen desarrollar habilidades en ciencia de datos, modelamiento estadístico y aplicaciones de inteligencia artificial. Es ideal para:
-
Estadísticos, ingenieros, matemáticos y físicos que busquen aplicar sus conocimientos en entornos computacionales y predictivos.
-
Científicos/as de datos, analistas o técnicos que requieran ampliar su dominio de herramientas como Python, R o AWS.
-
Profesionales de áreas como economía, biología, medicina, marketing o educación que trabajan con grandes volúmenes de datos.
-
Egresados de programas de pregrado o postgrado interesados en actualizar sus conocimientos en machine learning y deep learning.
Asimismo, el programa está abierto a cualquier profesional con formación cuantitativa básica y motivación por adquirir competencias en ciencia de datos, sin necesidad de conocimientos previos de los softwares, ya que se incluye una introducción a cada herramienta utilizada.
Equipo docente
MARIO ANTONIO GUZMÁN
Estadístico
Magister en Estadística
HAMDI RAISSI
Doctor en Matemáticas Aplicada a la Economía
PATRICIO JAVIER VIDELA
Ingeniero Estadístico
Magíster en Estadística
El diplomado cuenta con un equipo docente altamente calificado de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso:
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Dr. Hamdi Raissi: Doctor en Estadística por la Universidad de Lille (Francia), profesor adjunto PUCV. Especialista en estadística avanzada, series de tiempo y machine learning aplicado.
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Mario Guzmán: Magíster en Estadística por la PUCV, con experiencia como data scientist. Ha participado en proyectos de analítica predictiva e implementación de modelos en sectores públicos y privados.
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Patricio Videla: Jefe de docencia del Instituto de Estadística PUCV, profesor auxiliar con amplia experiencia en docencia de pre y postgrado en estadística aplicada, programación y modelos cuantitativos.
El equipo docente destaca por su experiencia práctica y académica, y por integrar la estadística clásica con las tecnologías emergentes, garantizando un aprendizaje riguroso, actualizado y contextualizado a las necesidades del entorno profesional actual.
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