Diplomado en Ciencia de Datos e IA

1. Fundamentos de Ciencia de Datos

• Introducción a la Ciencia de Datos y su importancia en 2024.
• Conceptos básicos de Python/R para análisis de datos.
• Instalación y configuración del entorno de trabajo.

2. Fundamentos de Big Data

• Introducción a Big Data y sus aplicaciones en la ciencia de datos.
• Conceptos clave: volumen, velocidad, variedad, veracidad.
• Herramientas y tecnologías de Big Data (Hadoop, Spark).

3. Análisis de Big Data en la Nube

• Implementación de análisis de datos en la nube (AWS, Google Cloud, Azure).
• Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
• Casos prácticos y ejemplos de uso.

4. Manipulación y Preprocesamiento de Datos

• Importación y exploración de conjuntos de datos.
• Limpieza y transformación de datos.
• Gestión de datos faltantes y valores atípicos.

5. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

• Visualización de datos con matplotlib, seaborn, ggplot2, etc.
• Estadísticas descriptivas y distribuciones de variables.
• Identificación de patrones y tendencias en los datos.

6. Modelado Predictivo con Machine Learning

• Introducción al aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Construcción de modelos de regresión y clasificación.
• Evaluación de la precisión y rendimiento del modelo

7. Optimización de Modelos y Selección de Características

• Técnicas de ajuste de hiperparámetros.
• Selección de características y reducción de la dimensionalidad.
• Optimización de modelos para mejorar la precisión y eficiencia.

8. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

• Fundamentos de procesamiento de texto.
• Extracción de características de texto y tokenización.
• Creación de modelos de NLP para análisis de sentimientos y clasificación de texto.

9. Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales

• Introducción al aprendizaje profundo y las redes neuronales.
• Construcción y entrenamiento de modelos de redes neuronales en TensorFlow/Keras.
• Aplicaciones de redes neuronales en visión por computadora y procesamiento de secuencias.

10. Introducción a la Inteligencia Artificial

• Fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA)
• Diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning.
• Aplicaciones prácticas de IA en la industria.

11. Técnicas Avanzadas de Inteligencia Artificial

• Modelos Generativos (GANs) y Transferencia de Estilo.
• Reinforcement Learning y sus aplicaciones.
• Ética y consideraciones en el uso de IA.

12. Visualización de Datos Avanzada

• Técnicas avanzadas de visualización de datos.
• Creación de dashboards interactivos con herramientas como Plotly, Shiny y Dash.
• Buenas prácticas para la comunicación efectiva de resultados.