Microcredencial en Series de Tiempo y Aprendizaje Profundo: Estrategias para la Predicción
Modalidad Híbrida (Presencial y Sincrónica Remota)

Duración
48 Horas

Fecha de inicio
Agosto 2025

Inversión
$2500000/COP
¿Por qué elegir esta Microcrendencial?
Aprendizaje Aplicado con Enfoque en la Industria
Aplica técnicas de modelamiento predictivo en escenarios reales de diferentes sectores.
Combinación de Métodos Tradicionales y de Deep Learning
Domina modelos como ARIMA, suavización exponencial y redes neuronales avanzadas para mejorar la precisión de los pronósticos.
Habilidades de Alto Valor en el Mercado Laboral
Adquiere conocimientos altamente demandados en ciencia de datos, analítica financiera, inteligencia de negocios y más.
¿Quieres saber más de este programa?
Más información
¿Qué aprenderás?
• Construcción de modelos autorregresivos como MA, AR, ARMA y ARIMA para el análisis de series de tiempo.
• Aplicación de modelos de suavización exponencial y técnicas avanzadas de predicción.
• Implementación de redes neuronales como Vanilla RNN, GRU y LSTM para mejorar la precisión de los pronósticos.
• Uso de herramientas como Python para la manipulación, análisis y visualización de datos temporales.
• Selección de la estructura de datos más eficiente para almacenar y procesar información en modelos predictivos.
¿A quién está dirigido?
Profesionales y especialistas en áreas donde el análisis de datos temporales y la predicción son clave, incluyendo:
• Economía y Finanzas: Analistas financieros, economistas y gestores de riesgos que buscan optimizar estrategias de inversión y pronosticar indicadores económicos.
• Administración y Negocios: Profesionales en estrategia empresarial, planificación y marketing que deseen anticipar tendencias de mercado y comportamiento del consumidor.
• Ingeniería y Tecnología: Ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de BI interesados en aplicar modelos avanzados de predicción.
• Ciencias Actuariales y Estadística: Expertos en modelamiento cuantitativo que desean explorar el potencial de la inteligencia artificial en la predicción de series de tiempo.
• Logística y Operaciones: Especialistas en gestión de la cadena de suministro y optimización de inventarios que necesiten prever la demanda de productos y recursos.
• Salud y Ciencias Sociales: Profesionales que trabajan con datos epidemiológicos, predicción de enfermedades o análisis de tendencias en políticas públicas.
- Los interesados en tomar esta microcredencial, deben inscribirse en el formulario respectivo y cumplir con los requisitos establecidos.
*: Esta microcredencial también está disponible para estudiantes activos de programas de posgrado de la Universidad del Norte. Si usted es estudiante activo, la inscripción deberá hacerse a través del coordinador académico del programa de posgrado en el que se encuentre matriculado académicamente, quien le orientará sobre el proceso a seguir y los términos y condiciones académicas y financieras que apliquen. - Una vez aprobada, esta microcredencial puede ser homologada en los programas de posgrado donde aplique de acuerdo con el Reglamento de Homologación vigente al momento del ingreso al programa de posgrado de interés.
- Para obtener la certificación, se deberán aprobar los espacios de formación con la calificación igual o superior a la establecida.
- En caso de retiro voluntario o abandono, la universidad no está obligada a emitir certificados parciales.
- La Universidad del Norte se reserva el derecho de cancelar o modificar este programa en cuanto a: la fecha y horarios de realización, el valor de la inversión, los expertos facilitadores propuestos, los contenidos y el lugar donde se ofrecerá. La microcredencial iniciará cuando se haya alcanzado un número establecido de participantes matriculados.
- En caso de que la apertura de la microcredencial se cancele o modifique por decisión de la Universidad, a los participantes matriculados que hayan realizado el pago hasta el momento, se les ofrecerá la posibilidad de conservar el pago como saldo a favor para participar en otro programa de interés o se les devolverá la totalidad del valor de la matrícula siguiendo el procedimiento y políticas institucionales de devoluciones.