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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
  • Vista general de la Ciencia de Datos
  • Ecosistema de IA y nuevos enfoques en analítica
  • Tecnologías clave

Flujo de trabajo de Ciencia de Datos

  • Crisp-dm
  • Preparación de datos
  • Planificación de modelos
  • Construcción de modelos
  • Comunicación
  • Despliegue

Tecnologías de Ciencia de Datos

  • Lenguajes utilizados para el prototipado
  • Tecnologías de Big Data
  • Soluciones de extremo a extremo para problemas comunes
  • Introducción al lenguaje Python
  • Integración de Python con Spark

IA en los Negocios

  • Ecosistema de IA
  • Ética de la IA
  • Cómo impulsar la IA en los negocios

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 los negocios usando Python

Aprendizaje automático en los negocios

  • Supervisado vs no supervisado
  • Problemas de previsión
  • Problemas de clasificación
  • Problemas de agrupamiento
  • Detección de anomalías
  • Motores de recomendación
  • Extracción de patrones de asociación
  • Resolución de problemas de ML con el lenguaje 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 de informes visuales del modelado
  • Errores comunes en la visualización
  • Visualización de datos con Python

De los datos a la decisión – comunicación

  • Crear impacto: narración basada en datos
  • Efectividad en la influencia
  • Gestión de proyectos de Ciencia de Datos

Requerimientos

No se requieren condiciones específicas para asistir a este curso.

 35 Horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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