Explore conceptos de análisis predictivo, sus aplicaciones y la integración con entornos de BI. Aprende procesos de ciencia de datos, metodologías y técnicas prácticas utilizando R y SQL para predicciones efectivas.
- Introducción a la Analítica Predictiva
Visión general de la analítica predictiva
Importancia y aplicaciones en la inteligencia empresarial (BI)
Conceptos y terminología clave
- Fundamentos de R para la Ciencia de Datos
Introducción a la programación en R
Estructuras de datos en R
Manipulación básica de datos y visualización
- Fundamentos de SQL para la Ciencia de Datos
Introducción a SQL y bases de datos relacionales
Consultas SQL para extracción y manipulación de datos
Unión, agregación y filtrado de datos
- Proceso y Metodologías de Ciencia de Datos
Marco CRISP-DM
Preparación y limpieza de datos
Ingeniería y selección de características
- Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Estadísticas descriptivas y visualización de datos
Identificación de patrones y relaciones
Preparación de datos para modelado predictivo
- Construcción de Modelos Predictivos en R
Introducción a técnicas comunes de modelado predictivo (e.g., regresión lineal, árboles de decisión)
Entrenamiento y evaluación de modelos
Ajuste de hiperparámetros y optimización de modelos
- SQL Avanzado para Modelado Predictivo
Implementación de modelos predictivos con SQL
Uso de SQL para preprocesamiento y transformaciones de datos
Integración de SQL con R para despliegue de modelos
- Integración con Entornos de Inteligencia Empresarial (BI)
Comprensión de herramientas e interfaces de BI
Incorporación de modelos predictivos dentro de plataformas BI
Estudios de caso de integración de BI y analítica predictiva
- Técnicas Prácticas y Estudios de Caso
Aplicaciones reales de la analítica predictiva
Proyectos prácticos utilizando R y SQL
Estudios de caso de la industria y mejores prácticas
- Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras
Implicaciones éticas de la analítica predictiva
Preocupaciones sobre privacidad y seguridad de datos
Tendencias emergentes y tecnologías en analítica predictiva
- Revisión del Curso y Proyecto Final
Revisión de conceptos y metodologías clave
Presentación y retroalimentación del proyecto final
Caminos de aprendizaje futuros y recursos
