Objetivo General

Desarrollar habilidades analíticas avanzadas para interpretar datos y tomar decisiones informadas en ciencia de datos.

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Objetivos Específicos

         Comprender los fundamentos de la ciencia de datos y su aplicación.
         Manejar herramientas y técnicas para el análisis de datos.
         Aplicar métodos estadísticos para la resolución de problemas reales.
         Desarrollar proyectos de ciencia de datos utilizando software especializado.

Módulo 1

        Introducción A La Ciencia De Datos
        Contenidos:
        Historia y evolución de la ciencia de datos.
        Principales aplicaciones en la industria.
        Conceptos básicos y terminología.
        Actividad práctica: Discusión grupal sobre casos de éxito en ciencia de datos.

Módulo 2

        Herramientas Y Tecnologías Para Ciencia De Datos
        Contenidos:
        Introducción a herramientas de análisis de datos.
        Uso de Python en ciencia de datos.
        Introducción a R y sus librerías.
        Actividad práctica: Configuración de entornos de trabajo para proyectos.

Módulo 3

        Estadística Aplicada A La Ciencia De Datos
        Contenidos:
        Conceptos básicos de estadística descriptiva.
        Inferencia estadística y su importancia.
        Probabilidades y distribuciones.
        Actividad práctica: Ejercicios de análisis estadístico en datasets.

Módulo 4

        Aprendizaje Automático (Machine Learning)
        Contenidos:
        Introducción al aprendizaje automático.
        Algoritmos supervisados y no supervisados.
        Validación y evaluación de modelos.
        Actividad práctica: Implementación de modelos básicos en Python.

Módulo 5

        Visualización De Datos
        Contenidos:
        Principios de visualización efectiva de datos.
        Herramientas y librerías para visualización.
        Creación de dashboards interactivos.
        Actividad práctica: Creación de visualizaciones con datos reales.

Módulo 6

        Proyecto Final De Ciencia De Datos
        Contenidos:
        Definición de un problema real para resolver.
        Desarrollo del proyecto utilizando técnicas aprendidas.
        Presentación de resultados y conclusiones.
        Actividad práctica: Presentación del proyecto final al grupo.