El Zen de la Ciencia de Datos - Navegando Conceptos Clave y Complejidad

Resumen

Descubra conceptos clave e ideas estratégicas sobre ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis mientras aprende a navegar en su complejidad y a distinguir los principios fundamentales de los detalles periféricos.

Programa de estudio

• Introducción a la Ciencia de Datos
Visión general de la ciencia de datos y su importancia
El ciclo de vida de la ciencia de datos
Conceptos y terminología clave
• Herramientas y Tecnologías Esenciales
Lenguajes de programación (Python, R)
Manipulación de datos con Pandas y SQL
Herramientas de visualización de datos (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
• Comprender y Preparar los Datos
Técnicas de recopilación de datos
Limpieza y preprocesamiento de datos
Manejo de datos faltantes y valores atípicos
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Técnicas para EDA
Identificación de patrones y anomalías
Mejores prácticas de visualización de datos
• Conceptos Básicos de Aprendizaje Automático
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
Algoritmos clave (Regresión lineal, Árboles de decisión, K-Means)
Técnicas de evaluación y validación de modelos
• Navegando la Complejidad del Aprendizaje Automático
Selección y ingeniería de características
Ajuste de hiperparámetros
Gestión de la complejidad de modelos para evitar el sobreajuste
• Temas Avanzados de Aprendizaje Automático
Métodos de conjunto (Bagging, Boosting)
Redes neuronales y aprendizaje profundo
Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
• Perspectivas Estratégicas en Ciencia de Datos
Implementación de la ciencia de datos en organizaciones
Navegación de aspectos éticos y sesgo en los datos
Comunicación eficaz de ideas basadas en datos
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Proyectos de ciencia de datos del mundo real
Aplicaciones de ciencia de datos específicas de la industria
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Resumen del Curso y Direcciones Futuras
Revisión de conceptos clave
Tendencias emergentes en ciencia de datos
Recursos para aprendizaje continuo y desarrollo profesional

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Asignaturas

Ciencia de Datos