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Inicio 5 June 2026 21:24

Fin 5 June 2026

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

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.
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Resumen

Discover key concepts and strategic insights into data science, machine learning, and analytics while learning to navigate their complexity and distinguish core principles from peripheral details.

Programa

  • 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

Materias

Data Science