Minería de Datos para la Analítica Empresarial y Análisis de Datos en Python

Resumen

¿Estás buscando aprender a hacer minería de datos como un profesional? ¿Quieres encontrar conocimientos empresariales prácticos utilizando ciencia de datos y análisis, así como inteligencia artificial explicable?

Has llegado al lugar correcto.

Programa de estudio

• Introducción a la Minería de Datos y Analítica de Negocios
Visión general de la Minería de Datos
Importancia de la Minería de Datos en los Negocios
Introducción a la Analítica de Negocios
Herramientas y Tecnologías Utilizadas
• Configuración de Tu Entorno Python
Instalación de Python y Jupyter Notebook
Visión general de Bibliotecas Esenciales de Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Sci-kit Learn)
• Preparación y Exploración de Datos
Recolección e Importación de Datos
Limpieza y Preprocesamiento de Datos
Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Manejo de Datos Faltantes y Valores Atípicos
• Técnicas de Minería de Datos
Técnicas de Aprendizaje Supervisado
Clasificación (Regresión Logística, Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios)
Análisis de Regresión
Técnicas de Aprendizaje No Supervisado
Clustering (K-Means, Clustering Jerárquico)
Minería de Reglas de Asociación
Reducción de Dimensionalidad (PCA)
• Aplicaciones de Analítica de Negocios
Análisis de Cesta de Mercado
Segmentación de Clientes
Pronóstico de Ventas
Mantenimiento Predictivo
• Inteligencia Artificial Explicable (XAI)
Comprendiendo la Interpretabilidad del Modelo
Herramientas y Técnicas para la Explicabilidad (por ejemplo, LIME, SHAP)
• Temas Avanzados en Análisis de Datos
Análisis de Series Temporales
Minería de Texto y Análisis de Sentimiento
Detección de Anomalías
• Despliegue de Modelos de Minería de Datos
Evaluación y Validación de Modelos
Implementación de Modelos en Entornos de Negocios
• Trabajo de Proyecto
Estudio de Caso de Negocios en el Mundo Real
Diseño y Ejecución de Proyecto de Minería de Datos
Presentación de Perspectivas de Negocios y Recomendaciones
• Conclusión y Direcciones Futuras
Tendencias Emergentes en Minería de Datos y Analítica
Recursos de Aprendizaje Continuo y Próximos Pasos

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Enseñado por

Diogo Alves de Resende

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Asignaturas

Ciencia de Datos