Curso de Data Scientist

 

El curso abordó diferentes aspectos de la ciencia de datos, proporcionando a los estudiantes una comprensión sólida de los fundamentos y técnicas utilizadas en este campo. A lo largo del curso, se cubrieron los siguientes temas:

1. Introducción a la ciencia de datos: Se proporcionó una visión general de la ciencia de datos, su importancia y su aplicación en diversos campos. Se discutieron los pasos del proceso de ciencia de datos y se presentaron herramientas y técnicas comunes utilizadas en este campo.

2. Manipulación y limpieza de datos: Se enseñaron técnicas para manejar y limpiar datos, incluyendo la detección y manejo de valores faltantes, el tratamiento de datos duplicados, la transformación de datos y la integración de conjuntos de datos.

3. Análisis exploratorio de datos: Se exploraron técnicas para visualizar y resumir datos, identificar patrones y tendencias, y realizar análisis estadísticos básicos. Se discutió la importancia del análisis exploratorio de datos en la comprensión inicial de los conjuntos de datos.

4. Modelado predictivo: Se introdujo el concepto de modelado predictivo y se exploraron diferentes técnicas de aprendizaje automático supervisado, como la regresión y la clasificación. Se enseñaron métodos para evaluar y comparar modelos predictivos y se discutió la importancia de la selección de características.

5. Agrupamiento y segmentación: Se exploraron técnicas de aprendizaje no supervisado, como el agrupamiento y la segmentación, para identificar patrones y estructuras ocultas en los datos. Se discutieron algoritmos comunes de agrupamiento, como el k-means y el clustering jerárquico.

6. Visualización de datos: Se abordaron técnicas y herramientas para visualizar datos de manera efectiva, incluyendo gráficos, diagramas y tablas interactivas. Se enfatizó la importancia de la visualización en la comunicación de resultados y hallazgos.

En general, el curso brindó una base sólida en los conceptos y técnicas de la ciencia de datos. Se adquirieron habilidades para manipular, limpiar y analizar datos, así como para construir y evaluar modelos predictivos. También se resaltó la importancia de la interpretación y visualización de datos en el proceso de toma de decisiones. El conocimiento y las habilidades adquiridas en el curso son valiosos en una amplia gama de industrias y campos que requieren el análisis y la interpretación de grandes volúmenes de datos.