DATA SCIENCE + IA

Convierte datos en decisiones estratégicas y diseña modelos predictivos avanzados utilizando las últimas innovaciones en Inteligencia Artificial.

Descripción del Curso

Duración

3 meses

Modalidad

Híbrido

Inicio

Junio

Sumérgete en el fascinante mundo de la Ciencia de Datos, donde aprenderás a extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos mediante Python, estadística avanzada y Machine Learning. Este programa te capacita para liderar la transformación digital, desarrollando algoritmos capaces de identificar patrones complejos y predecir tendencias de mercado. Desde el procesamiento de datos hasta la creación de redes neuronales, dominarás las herramientas que definen el futuro de la tecnología hoy.

A través de proyectos reales, dominarás librerías clave como Pandas, NumPy y Scikit-Learn para el análisis y visualización de datos. Aprenderás a entrenar modelos de Inteligencia Artificial que optimicen procesos y generen valor competitivo, todo bajo el acompañamiento de expertos activos en la industria tecnológica. Al finalizar, estarás preparado para desempeñarte como un Científico de Datos de alto nivel.

Ventajas

Potencia tu perfil profesional con beneficios exclusivos diseñados para garantizar tu aprendizaje. En Computecsa te ofrecemos una metodología práctica y herramientas de vanguardia para que domines las redes de principio a fin.

Machine Learning

Crea modelos de aprendizaje automático para automatizar la toma de decisiones complejas.

Big Data Analysis

Domina técnicas de procesamiento y limpieza de datos para manejar grandes infraestructuras.

Visualización Pro

Aprende a presentar historias impactantes a través de dashboards y gráficos de datos interactivos.

IA Generativa

Explora las fronteras de la IA moderna para crear soluciones innovadoras y disruptivas.

Ruta de Aprendizaje para tu Éxito Profesional

Modulo 1: Fundamentos de Ciencia de Datos y Programación en Python

Introducción a Ciencia de Datos
Introducción a Python
Estructuras de datos
Programación orientada a objetos
Librerías para Ciencia de Datos
Visualización básica

Modulo 2: Estadística Aplicada y Análisis de Datos

Fundamentos estadísticos para Ciencia de Datos
Probabilidad y distribuciones
Análisis exploratorio de datos (EDA)
Inferencia estadística
Correlación y análisis de relaciones
Regresión lineal aplicada al análisis de datos
Aplicación práctica con Python

Modulo 3: Ingeniería de Datos a Gran Escala

Introducción a Ingeniería de Datos
Bases de datos relacionales
Bases de datos NoSQL
Big Data
Fundamentos de Apache Spark y PySpark
Ingeniería de pipelines

Módulo 4: Machine Learning: Modelos Predictivos

Introducción al Machine Learning
Preparación de datos
Aprendizaje supervisado
Evaluación de modelos
Aprendizaje no supervisado
Reducción de dimensionalidad
Introducción a modelos avanzados
Implementación práctica con Scikit-learn

Módulo 5: Visualización de Datos y Comunicación de Resultados