Ciencia de los datos
( 24 Módulos )

módulo #1
Introducción a la ciencia de datos
Descripción general de la ciencia de datos, importancia y aplicaciones

módulo #2
Proceso de la ciencia de datos
Comprensión del proceso de la ciencia de datos: definición del problema, recopilación de datos, limpieza, análisis y visualización

módulo #3
Python para la ciencia de datos
Introducción al lenguaje de programación Python y sus bibliotecas para la ciencia de datos (NumPy, Pandas, etc.)

módulo #4
Preprocesamiento de datos
Manejo de valores faltantes, normalización de datos, escalado de características y transformación de datos

módulo #5
Visualización de datos
Introducción a la visualización de datos con Matplotlib y Seaborn

módulo #6
Estadística descriptiva
Medidas de tendencia central, variabilidad y distribución de datos

módulo #7
Estadística inferencial
Prueba de hipótesis, intervalos de confianza y valores p

módulo #8
Análisis de regresión
Regresión lineal simple y múltiple, supuestos de regresión y evaluación de modelos

módulo #9
Ingeniería de características
Selección de características, extracción y técnicas de creación

módulo #10
Aprendizaje supervisado
Introducción al aprendizaje supervisado, la clasificación y la regresión

módulo #11
Aprendizaje no supervisado
Introducción al aprendizaje no supervisado, la agrupación y la reducción de dimensionalidad

módulo #12
Evaluación de modelos
Métricas para evaluar el rendimiento del modelo, el sobreajuste y el subajuste

módulo #13
Árboles de decisión y bosques aleatorios
Introducción a los árboles de decisión y los bosques aleatorios, ventajas y limitaciones

módulo #14
Máquinas de vectores de soporte
Introducción a las máquinas de vectores de soporte, truco de kernel y tipos de SVM

módulo #15
Redes neuronales
Introducción a las redes neuronales, el perceptrón y el perceptrón multicapa

módulo #16
Aprendizaje profundo
Introducción al aprendizaje profundo, las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes

módulo #17
Procesamiento del lenguaje natural
Introducción al procesamiento del lenguaje natural, el preprocesamiento de texto y la representación de texto

módulo #18
Big Data y bases de datos NoSQL
Introducción a los big data y a las bases de datos NoSQL», datos, ecosistema Hadoop y bases de datos NoSQL

módulo #19
Data Storytelling
Comunicación eficaz de información y resultados mediante visualización de datos y narración

módulo #20
Herramientas y tecnologías de la ciencia de datos
Introducción a las herramientas y tecnologías de la ciencia de datos, Jupyter Notebooks y Git

módulo #21
Estudio de caso 1: Análisis de regresión
Aplicación del análisis de regresión a un problema del mundo real

módulo #22
Estudio de caso 2: Clasificación
Aplicación de técnicas de clasificación a un problema del mundo real

módulo #23
Estudio de caso 3: Agrupamiento
Aplicación de técnicas de agrupamiento a un problema del mundo real

módulo #24
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la carrera de Ciencia de Datos

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