Temario del curso
Introducción a la ciencia de datos / IA
- Adquisición de conocimiento a través de los datos
- Representación del conocimiento
- Creación de valor
- Vista general de la ciencia de datos
- Ecosistema de IA y un nuevo enfoque para el análisis
- Tecnologías clave
Flujo de trabajo en ciencia de datos
- Crisp-dm
- Preparación de datos
- Planificación del modelo
- Construcción del modelo
- Comunicación
- Despliegue
Tecnologías de ciencia de datos
- Lenguajes utilizados para el prototipado
- Tecnologías de Big Data
- Soluciones de extremo a extremo para problemas comunes
- Introducción al lenguaje Python
- Integración de Python con Spark
IA en los negocios
- Ecosistema de IA
- Ética de la IA
- Cómo impulsar la IA en los negocios
Fuentes de datos
- Tipos de datos
- SQL frente a NoSQL
- Almacenamiento de datos
- Preparación de datos
Análisis de datos – Enfoque estadístico
- Probabilidad
- Estadística
- Modelado estadístico
- Aplicaciones en los negocios usando Python
Aprendizaje automático en los negocios
- Supervisado frente a no supervisado
- Problemas de pronóstico
- Problemas de clasificación
- Problemas de agrupamiento (clustering)
- Detección de anomalías
- Motor de recomendaciones
- Minería de patrones de asociación
- Resolución de problemas de ML con el lenguaje Python
Aprendizaje profundo (Deep Learning)
- Problemas donde los algoritmos tradicionales de ML fallan
- Resolución de problemas complejos con Deep Learning
- Introducción a Tensorflow
Procesamiento de lenguaje natural
Visualización de datos
- Resultados de informes visuales del modelado
- Errores comunes en la visualización
- Visualización de datos con Python
De los datos a la decisión – Comunicación
- Generar impacto: narración de historias basada en datos (data-driven storytelling)
- Efectividad de la influencia
- Gestión de proyectos de ciencia de datos
Requerimientos
No se requieren conocimientos específicos para asistir a este curso.
Reseñas (7)
Los ejercicios prácticos relacionados con el contenido realmente ayudan a comprender más sobre cada tema. Además, el estilo de comenzar la clase con una conferencia y continuar con ejercicios prácticos es bueno y útil para relacionarlo con la conferencia presentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
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La experiencia del formador y su capacidad para involucrar a los estudiantes
Nikita - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
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Ania tiene un gran conocimiento y sabe cómo explicar incluso temas complejos.
Kasia - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
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El curso es muy interesante, siendo el principal foco actualmente.
mohamed taher - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Ahmed fue muy interactivo y no le importó responder cualquier tipo de preguntas. Buena presentación y fluidez en el desarrollo del curso.
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Ayudador y buen escucha.. interactivo
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Presentación del conocimiento y el tiempo del tema
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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