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Temario del curso

Introducción a la Ciencia de Datos/IA

  • Adquisición de conocimiento a través de los datos
  • Representación del conocimiento
  • Creación de valor
  • Visión general de la Ciencia de Datos
  • Ecosistema de IA y nuevo enfoque para el análisis
  • Tecnologías clave

Flujo de trabajo de la Ciencia de Datos

  • CRISP-DM
  • Preparación de datos
  • Planificación del modelo
  • Construcción del modelo
  • Comunicación
  • Implementación

Tecnologías de la Ciencia de Datos

  • Lenguajes utilizados para la prototipación
  • Tecnologías de Big Data
  • Soluciones integrales para problemas comunes
  • Introducción al lenguaje Python
  • Integración de Python con Spark

IA en el negocio

  • Ecosistema de IA
  • Ética de la IA
  • Cómo impulsar la IA en el negocio

Fuentes de datos

  • Tipos de datos
  • SQL vs NoSQL
  • Almacenamiento de datos
  • Preparación de datos

Análisis de datos – Enfoque estadístico

  • Probabilidad
  • Estadística
  • Modelado estadístico
  • Aplicaciones en el negocio utilizando Python

Aprendizaje automático en el negocio

  • Supervisado vs no supervisado
  • Problemas de predicción
  • Problemas de clasificación
  • Problemas de agrupamiento
  • Detección de anomalías
  • Motor de recomendaciones
  • Minería de patrones de asociación
  • Resolución de problemas de aprendizaje automático con Python

Aprendizaje profundo

  • Problemas donde los algoritmos de ML tradicionales fallan
  • Resolución de problemas complejos con Aprendizaje Profundo
  • Introducción a TensorFlow

Procesamiento de Lenguaje Natural

Visualización de datos

  • Resultados visuales de la modelación
  • Errores comunes en la visualización
  • Visualización de datos con Python

De los datos a la decisión – Comunicación

  • Generar impacto: narración basada en datos
  • Eficacia en la influencia
  • Gestión de proyectos de Ciencia de Datos

Requerimientos

No se requieren conocimientos específicos previos para asistir a este curso.

 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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