Programa del Curso

Introducción a Data Science/IA

  • Adquisición de conocimiento a través de los datos
  • Representación del conocimiento
  • Creación de valor
  • Data Science Visión general
  • Ecosistema de IA y nuevo enfoque de la analítica
  • Tecnologías clave

Data Science Flujo de trabajo

  • Crisp-dm
  • Preparación de los datos
  • Planificación de modelos
  • Construcción de modelos
  • Communication
  • Despliegue

Data Science Tecnologías

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

IA en Business

  • 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 los datos

Data Analysis – Enfoque estadístico

  • Probabilidad
  • Statistics
  • Modelización estadística
  • Aplicaciones en los negocios usando Python

Aprendizaje automático en los negocios

  • Supervisado vs no supervisado
  • Problemas de previsión
  • Problemas de clasificación
  • Problemas de agrupación en clústeres
  • Detección de anomalías
  • Motores de recomendación
  • Minería de patrones de asociación
  • Resolución de problemas de ML con el lenguaje Python

Aprendizaje profundo

  • Problemas en los que fallan los algoritmos de ML tradicionales
  • Resolver problemas complicados con Deep Learning
  • Introducción a Tensorflow

Procesamiento del lenguaje natural

Visualización de datos

  • Informes visuales de los resultados del modelado
  • Errores comunes en la visualización
  • Visualización de datos con Python

De los datos a la decisión: comunicación

  • Generar impacto: contar historias basadas en datos
  • Efectos de influencia
  • Gestión de Data Science proyectos

Requerimientos

Ninguno

 35 horas

Número de participantes



Precio por participante

Testimonios (4)

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