Módulos

• Bases de la Inteligencia Artificial
  • Introducción a la Inteligencia Artificial
  • Resolución de Problemas
  • Modelos Basados en Datos
  • El Valor de la IA en Organizaciones
  • Proyectos y Aplicaciones Prácticas
• Ciencia de datos
  • Introducción a la ciencia de datos
  • Datos y conjuntos de datos
  • Análisis descriptivo
  • Pre-procesamiento de datos
  • Distribuciones de probabilidad
  • Inferencias
  • Regresión lineal
  • Ecosistema de Ciencia de datos
• Machine Learning
  • Introducción y Conceptos básicos
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Introducción al aprendizaje profundo
• Visualización
  • Orígenes de la visualización de datos
  • Conceptos básicos en la visualización de datos
  • Gráficos
  • Principios de diseño

¿A quién va dirigido?

Este curso está dirigido a personas interesadas en la Ciencia de Datos que desean adquirir conocimientos sobre las implicaciones y ventajas de adoptar y aplicar tecnologías de Ciencia de Datos. Además, el curso proporciona las capacidades teóricas y técnicas necesarias para implementar estas tecnologías de manera efectiva.

Requisitos de ingreso para los participantes

Este curso está dirigido pero no limitado a interesados en adquirir conocimientos sobre Ciencia de Datos.

• Interés en la modernización en procesos dentro de su organización: Los participantes deben tener un fuerte interés en mejorar y actualizar su entorno laboral a través de estrategias modernas basadas en Ciencia de Datos
• Computadora portátil propia.
• Conocimientos básicos de matemáticas es un requisito deseable.
• Conocimientos básicos de computación es un requisito deseable.

Productos esperados al término de la capacitación

Portafolio de ejemplos prácticos, material, certificado institucional que dé aval de la completación del curso.