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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 en analítica
  • Tecnologías clave

Flujo de trabajo de la ciencia de datos

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

Tecnologías de la ciencia de datos

  • Lenguajes utilizados para prototipado
  • Tecnologías de big data
  • Soluciones de extremo a extremo 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 frente a 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 frente a no supervisado
  • Problemas de pronóstico
  • Problemas de clasificación
  • Problemas de agrupamiento (clustering)
  • Detección de anomalías
  • Motor de recomendaciones
  • Minería de patrones de asociación
  • Resolución de problemas de IA con Python

Aprendizaje profundo

  • Problemas donde los algoritmos de IA tradicionales fallan
  • Resolución de problemas complejos con aprendizaje profundo
  • Introducción a TensorFlow

Procesamiento de lenguaje natural

Visualización de datos

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

De los datos a la decisión – comunicación

  • Generar impacto: narrativa basada en datos
  • Eficacia de la influencia
  • Gestión de proyectos de ciencia de datos

Requerimientos

No se requieren condiciones específicas para asistir a este curso.

 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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