Los estudiantes aprenderán Python, Sql Looker ( Google Data Studio), Streamlit y Estadísticas para convertirse en analistas de datos y estar preparados para unirse a un equipo de datos corporativo. Crearán sus propios modelos predictivos utilizando Python, Pandas y Numpy; utilizarán algoritmos como Vecinos Cercanos y Árboles de Decisión ( entre otros); desarrollarán estrategias y crearán su propia inteligencia artificial siguiendo todo el ciclo de vida del desarrollo, incluida la implementación en producción y el mantenimiento con enfoque en privacidad y seguridad.
El curso comienza con Python y los conceptos básicos de algoritmos; utilizan Python para escribir código que analiza y aplica los conceptos de Álgebra Lineal más utilizados, Matrices y Vectores, F( x) y la relación que las funciones tienen entre variables; codifican los conceptos más utilizados en probabilidades, comprendiendo las tendencias principales, desviación estándar, media, mediana y moda; calculan la probabilidad de que ocurra un evento.
Utilizarán Python para conectarse a una base de datos Sql, aprenderán la sintaxis Sql para consultar y manipular esos datos, cargar y descargar archivos estáticos ( Csv, Json, etc.); aprenderán cómo conectarse con Api o extraer datos de sitios web que no tienen una Api disponible; almacenarán los datos de manera organizada; realizarán ingeniería de características, manejo de valores atípicos, datos faltantes, codificación de características, escalamiento de características; aprenderán a desarrollar informes utilizando Looker (Google Data Studio) con gráficos avanzados, f iltros y otros elementos de panel de control y Kpi; cada modelo se utilizará para resolver un problema utilizando Python: regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, Bayes, máquina de vectores de soporte, procesamiento del lenguaje natural, Knn, series de tiempo, Nn y otros; desarrollarán una estrategia de Ia, ciclo de vida de desarrollo y despliegue de aprendizaje automático, operaciones de aprendizaje automático ( Mlops), así como privacidad, seguridad y ética. El proyecto final consistirá en implementar el modelo de aprendizaje automático en producción . Los estudiantes recibirán sesiones de tutoría personalizadas y acceso a talleres ( no solo durante el curso actual).
Perfil de salida del estudiante
Los estudiantes que se gradúen de nuestro curso de Análisis de Datos recibirán un certificado de f inalización que podrán agregar a su respectivo Cv/ currículum.
Los graduados podrán continuar especializándose en niveles avanzados de aprendizaje automático y/ o inteligencia artificial. Estarán preparados para ingresar al mundo laboral como científicos de datos, en posiciones de gestión, como especialistas en una industria específica o como consultores.