Data Science: Herramientas y Aplicaciones Prácticas

Objetivos del Curso:

Este curso de Ciencia de Datos está diseñado para desarrollar habilidades esenciales en el análisis de datos. Los participantes aprenderán a utilizar herramientas como Python, Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn para la manipulación, análisis y visualización de datos. Además, se profundizará en competencias en Machine Learning, modelos supervisados y no supervisados, junto con técnicas de validación y aplicación práctica en casos reales. Al finalizar, los estudiantes habrán adquirido habilidades técnicas avanzadas y un enfoque mental sólido orientado al análisis de datos

Plan Académico:

Clase 1 – Introducción a la Gestión de Datos y Tecnologías del Data Scientist

• Importancia de la gestión de datos en entornos laborales modernos.
• Exploración del conjunto de herramientas tecnológicas esenciales para profesionales de datos.

Clase 2 – Introducción a Python

• Fundamentos del lenguaje de programación Python.

Clase 3 – Conociendo más nuestro amigo Python

• Conceptos fundamentales y sintaxis básica

Clase 4 – Manipulación de Datos con Pandas

• Uso de Pandas para manipular eficientemente datos tabulares.

Clase 5 – Trabajo con Arrays Numéricos en NumPy

• Utilización de NumPy para operaciones numéricas eficientes.

Clase 6 – Transformación y Limpieza de Datos

• Métodos para preparar datos crudos para análisis y modelado.

Clase 7 – Introducción a Visualizaciones con Matplotlib

• Creación de gráficos estáticos y básicos con Matplotlib.

Clase 8 – Visualización Avanzada con Seaborn

• Uso de Seaborn para crear visualizaciones estadísticas avanzadas e interactivas.

Clase 9 – Optimización del Uso de Gráficos

• Estrategias para seleccionar y aplicar visualizaciones efectivas en la comunicación de datos.

Clase 10 – Análisis Estadístico Descriptivo

• Métodos para comprender la distribución y resumen de datos.

Clase 11 – Preprocesamiento Estadístico

• Técnicas para preparar datos de manera rigurosa y efectiva.

Clase 12 – Modelos de Machine Learning

• Fundamentos y aplicaciones prácticas de modelos en Machine Learning.

Clase 13 – Aprendizaje Supervisado

• Implementación de modelos predictivos supervisados para resolver problemas de clasificación y regresión.

Clase 14 – Regresión como Herramienta Predictiva

• Aplicación de regresión para predecir variables continúas basadas en datos.

Clase 15 – Aprendizaje No Supervisado

• Exploración de técnicas de clustering

Clase 16 – Introducción a la Inteligencia Artificial

• Conceptos y aplicaciones prácticas de la IA en entornos empresariales.

Clase 17 – Validación de Modelos de Machine Learning

• Métodos y técnicas para evaluar y mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos de ML.

Clase 18 – Estudios de Caso en Machine Learning Empresarial

• Aplicación práctica de técnicas de ML en escenarios empresariales reales + exposición de proyectos

Características
Tendrás:
– Práctica y tutorías a distancia o presencial
– Profesor y tutor asignado
– Consultas en la semana
– Grabación de las clases
– Proyecto final
– Acceso a campus 24/7
– Desarrollo de CV
– Simulación de entrevistas laborales

CERTIFICACIONES DESTACADAS (tanto para presencial o a distancia)
El alumno puede acceder a la obtencion de algunos de estas certificaciones, segun su necesidad (Doble o Triple Certificación)

INICIOS – TODO EL AÑO