Ciencia de Datos (Virtual)

Módulo 1. Entendimiento del negocio

1. Introducción a la ciencia de datos

2. Casos de aplicaciones en la industria

3. Propuesta del proyecto

4. Almacenamiento y acceso de datos

Módulo 2. Conocimientos de los datos

1. Plataformas tecnológicas para data

2. Entendimiento de datos

3. Limpieza y preparación de datos

4. Integración y transformación de datos

5. Introducción a R

6. Data frames en R

7. Funciones en R

Módulo 3. Preparación de los datos

1. Simulación

2. Depuración de programas

3. Fundamentos de probabilidad

4. Momentos estadísticos

5. Administración de información

6. Respaldo y recuperación de la información

5. Funciones de densidad de probabilidad

6. Función de distribución acumulada

7. Cuantiles

Módulo 4. Modelación

1. Variables independientes

2. Distribuciones de probabilidad más comunes

3. Análisis de series de tiempo

Módulo 5. Evaluación de modelos

1. Regresión supervisada

2. Clasificación supervisada

Módulo 6. Implementación

1. Visualización parte 2

2. Hadoop file system

4. Pruebas de hipótesis

5. Tamaños de muestra

6. Visualización

3. Aprendizaje no supervisado

4. Machine learning en la práctica

3. Plataformas como servicios

4. Paralelización