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Introducción al Lenguaje de Programación Python
Científico de Datos
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Introducción al Lenguaje de Programación Python

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La flexibilidad de python lo hace un herramienta fundamental para el procesamiento de datos, por eso este curso de introducción a este lenguaje es un buen inicio para desarrollar habilidades en la ruta de formación en científico de datos. 


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  • (5)
  • Procesamiento de Datos con Python
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    Procesamiento de Datos con Python

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    Una vez apropiados los conceptos básicos de Python, es momento de entrar en el mundo del procesamiento de datos, usando librerías y métodos. Desarrollar habilidades en el camino a ser científico de datos.





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  • (4)
  • Gestión de Proyectos de Ciencia de Datos en el Ámbito Empresarial
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    Gestión de Proyectos de Ciencia de Datos en el Ámbito Empresarial

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    Al tener conocimientos básicos de python y de procesamiento de datos, damos entrada a las metodologías ágiles que ayudará a la buena gestión de proyectos, la importancia del ciclo de vida de un software y los roles que intervienen en el proyecto. 





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  • (3)
  • Introducción al Aprendizaje Automático
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    Introducción al Aprendizaje Automático

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    El aprendizaje automático o aprendizaje de máquina, es un proceso que se basa en técnicas que ayudan a que el sistema aprenda, desarrollaras habilidades que más adelante serán útiles en la formación en científico de datos.  


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  • (2)
  • Evaluación de Algoritmos de Regresión
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    Evaluación de Algoritmos de Regresión

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    Una vez apropiados los conceptos básicos en informática, matemáticas y estadística, damos entrada a relaciones de distintas variables, métricas y errores asociados a algoritmos de regresión. 






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  • (2)
  • Evaluación de Algoritmos de Clasificación
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    Evaluación de Algoritmos de Clasificación

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    Una vez apropiados los conceptos básicos en informática, matemáticas y estadística, damos entrada a las métricas de clasificación: métricas de confusión y las curvas (ROC y AUC). 






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  • Aprendizaje Supervisado - Clasificación con Naive Bayes
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    Aprendizaje Supervisado - Clasificación con Naive Bayes

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    La probabilidad y minería de datos se realiza con Naive Bayes, es un algoritmo de aprendizaje automático basado: en un clasificador de probabilidades simples pero fundamentadas y con el teorema de Bayes.


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  • Aprendizaje Supervisado - Regresión y Clasificación con Árboles de Decisión
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    Aprendizaje Supervisado - Regresión y Clasificación con Árboles de Decisión

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    La ciencia de datos permite tomar decisiones basados en el aprendizaje y la predicción, en este curso aprenderás usar algoritmos de regresión y clasificación con árboles de decisión.


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  • Aprendizaje Supervisado - Regresión y Clasificación con Random Forests
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    Aprendizaje Supervisado - Regresión y Clasificación con Random Forests

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    La ciencia de datos permite tomar decisiones basados en el aprendizaje y la predicción, en este curso aprenderás usar algoritmos de regresión y clasificación con Random Forests.


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  • Aprendizaje Supervisado - Clasificación con Máquinas Vector de Soporte
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    Aprendizaje Supervisado - Clasificación con Máquinas Vector de Soporte

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    Las Máquinas de vectores de soporte son algoritmos de supervisión, que ayudan a correlacionar datos que son útiles en problemas de regresión y clasificación. 


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  • Aprendizaje Supervisado - Regresión y Clasificación con Redes Neuronales
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    Aprendizaje Supervisado - Regresión y Clasificación con Redes Neuronales

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    Las redes neuronales se comportan de forma parecida al cerebro humano e implementarlas en los modelos de regresión y clasificación potencia a una precision más exacta en ambos modelos. 


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  • Ciencia de Datos con Aplicación en un Caso Práctico
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    Ciencia de Datos con Aplicación en un Caso Práctico

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    Nos enfocaremos en 2 retos: un reto de regresión y otro de clasificación, en los cuales podrás practicar lo aprendido durante toda la ruta de formación científico de datos.


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