Temario del Curso: Data Science, IA y Machine Learning
1. La Importancia de la Ciencia del Dato
- Concienciación sobre la ciencia del dato: ¿Por qué es crucial?
- Modelos de negocio basados en datos: Casos de éxito.
- Avances en Big Data e Inteligencia Artificial: El futuro es ahora.
- Conceptos básicos: Terminología esencial.
- El poder de los datos: Mejora la toma de decisiones y crea nuevos modelos de negocio.
- Data Science en la organización: Impulsa capacidades en todas las áreas.
2. Introducción a Python
- Fundamentos de Big Data: Los pilares esenciales.
- Fundamentos de Machine Learning: Aprendizaje automático.
- Fundamentos de IA: Visión, NPL y más.
- Python Crash Course: Conocimientos avanzados.
3. Proyectos de Ciencia de Datos: IA y Machine Learning
- Modelización: Primeros pasos.
- Modelos de regresión: Predicción y análisis.
- Modelos de Árboles: Clasificación avanzada.
- Algoritmos alternativos de clasificación: Explora nuevas opciones.
- Eager y Lazy classifiers: Técnicas especializadas.
- Clustering: Agrupamiento de datos.
- Método científico: Enfoque riguroso.
- Evaluación y optimización de modelos: Mejora continua.
- Ingeniería de variables: Creación de características.
- Ensamblado de modelos: Combinación de técnicas.
- Ciclo de vida de los modelos: Gestión integral.
- Interpretabilidad: Entendiendo los resultados.
- Modelos heurísticos de optimización: Soluciones eficientes.
- Algoritmos genéticos: Inspiración en la naturaleza.
- Series temporales y forecasting: Predicción del futuro.
- Gestión de proyectos de Data Science: Éxito garantizado.