Big Data con Python y Machine Learning

Diplomados Tecnologías de Información

Diplomado Big Data con Python y Machine Learning

Los datos son la nueva riqueza, y tú puedes ser su arquitecto. Aprende Big Data y Machine Learning con Python, y crea soluciones que impacten al mundo. ¡Inicia ahora tu revolución profesional!

¿Qué aprenderás?

Conviértete en un experto en ciencia de datos. Aprende a extraer valor de grandes volúmenes de datos utilizando Python, machine learning y herramientas de big data. Desarrolla modelos predictivos y toma decisiones basadas en datos para impulsar el crecimiento de tu negocio.
Adquiere las habilidades necesarias para construir soluciones de inteligencia artificial y resolver problemas complejos en el mundo real.

Certificación

Obtén una certificación que valide tus conocimientos en ciencia de datos, machine learning y big data, y te posicione como un profesional altamente cualificado en el análisis de datos.

Estructura académica

Conceptos Generales y Estadística para Analítica, Python

Big Data Vs Ciencia de Datos
Business intelligence vs business analytics
Datos Estructurados, Semiestructurados no Estructurados.
Conceptos de Big Data: Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad y Valor.
Almacenamiento y procesamiento de Big Data.
Aplicaciones y casos de uso de Big Data en la vida real.
Frameworks de Big Data.
Análisis del Caso de estudio.
Proceso CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining).
Recolección y preparación de datos.
Exploración y visualización de datos.
Evaluación de modelos y validación.
Comunicación de resultados y toma de decisiones.
Sintaxis básica de Python.
Manipulación de datos con NumPy y Pandas.
Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
Resolución de problemas prácticos con ejercicios

Visualización de Datos

Base de Datos SQL
Fundamentos de DB.
Integridad de datos.

SQL Server -Implementación.

Transact-SQL.
Unir datos de múltiples tablas.
Consultas, Agrupar y Consolidar Datos.
Implementando vistas y SP.

Python – R – Estadística Analítica – Machine Learning-Inteligencia Artificial

Estadísticas descriptivas.
Histogramas y gráficos de distribución.
Análisis de correlación.
Detección y tratamiento de valores atípicos.
Proceso de imputación de Datos.
Selección e ingeniería de características.
Estandarización y normalización de datos.
Regresión lineal y logística (Scikit-Learn).
Árboles de decisión y ensemble methods (Scikit-Learn).
Algoritmos de clasificación, como SVM y K-Nearest Neighbors (Scikit-Learn).
Series de Tiempo.
Redes Neuronales.
Validación cruzada y métricas de evaluación de modelos (Scikit-Learn).
Introducción a GANs (Generative Adversarial Networks) (TensorFlow o PyTorch).
Aplicaciones de GANs en generación de imágenes.
Redes neuronales recurrentes para generación de texto (TensorFlow o PyTorch).
Evaluación de modelos generativos.
Machine Learning – Creación de API para modelos (Flask o FastAPI).
Implementación en plataformas en la nube como AWS o Azure.
Monitoreo y mantenimiento de modelos en producción.
Consideraciones éticas y legales en el despliegue de modelos.

Bonus Track

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