Lo Esencial De La Ciencia De Datos

La Ciencia de Datos es un área interdisciplinaria que se nutre de diversas técnicas, una de ellas es Machine Learning que es una aproximación a la Inteligencia Artificial donde las matemáticas y la programación son elementos absolutamente necesarios.


Este curso consta de tres módulos y sus objetivos principales
son los siguientes:


1. Proveer a los estudiantes de las habilidades técnicas más utilizadas en Ciencia de Datos relacionadas con las

matemáticas y la programación.


2. Invitar a los estudiantes a las maravillosas aplicaciones de de Machine Learning, Data Mining,

Topic Modeling, Forecasting y Sentiment Analysis mediante ejemplos sencillos que ellos puedan

relacionar con casos prácticos relacionados con su área del conocimiento.

¿QUÉ APRENDERAS?

Lo Esencial de la Ciencia de Datos.

Los egresados de este curso tendrán una amplia perspectiva  sobre ¿qué es la Ciencia de Datos? ¿qué se puede hacer con  los datos? ¿cuáles son las dificultades a las que me puedo  enfrentar? ¿cómo una herramienta como Python puede  mejorar mi trabajo?  

Este curso permitirá a los estudiantes potenciar su carrera y  acercarla a la de un científico de datos que soluciona  problemas en su área de expertise. Es ideal para:

 

a) Quienes aún no están seguros si desean aprender más  sobre la Ciencia de Datos y desean una corta inmersión en  este mundo.

 

b) Quienes estén por comenzar una maestría o un curso más  intensivo sobre el tema y deseen comenzar a practicar.

 

c) Quienes deseen comunicarse mejor con compañeros  Científicos de Datos. 

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TRES MÓDULOS

1. Problemas de clasificación e introducción a ML
2. Aprendizaje no-supervisado y forecasting.
3. Inteligencia artificial y sus aplicaciones.

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1. Ciencias Sociales 

2. Ciencias de la Salud

3. Economía 

4. Desarrollador 

5. Mercadotecnia

CARRERAS IDEALES

TEMARIO 

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1. Regresión, Correlación y Forecasting

1. Modelos Lineales
2. Regresión lineal
3. Correlación
4. Regresión lineal multi-variada

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2. Algoritmos de cercanía para la clasificación

1. Distancias Euclidianas y diagramas de Voronoi
2. K-nearest neighbours
3. Evaluación y sobre-ajuste
4. La distancia de Mahalanobis

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3. Procesamiento del Lenguaje Natural y análisis de sentimientos

1. Independencia y el Teorema de Bayes
2. Procesamiento de Texto
3. Clasificador Naïve de Bayes
4. Interpretabilidad y Laplace

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4. Aprendizaje no-supervisado

1. Nociones del aprendizaje no-supervisado
2. Procesamiento de imágenes
3. K-means y centroides
4. La silueta y el método del codo

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5. Outliers y limpieza de bases de datos

1. Nociones sobre outliers
2. Limpieza de bases de datos
3. Local Outlier Factor
4. Implementación

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6. Scrapping y Data Mining

1. Medidas de similitud
2. Principios de Scrapping
3. Scrapping y Api’s
4. Sistemas de recomendación

Próxima Fecha
sep 20 - oct 29

Precio: $480 USD.
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Proyección DLos Estudiantes

Para aprender Machine Learning es indispensable practicar, nosotros proponemos utilizar  las anteriores bases de datos pues por motivos de protección de datos, algunas veces no  es posible utilizar algunas otras. Estas bases han sido cuidadosamente elegidas para  plantear problemas análogos a los que los estudiantes se podrían enfrentar. 

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Colegio de Matemáticas Bourbaki es un espacio para el aprendizaje personalizado. Aquí se imparten métodos de  enseñanza para acercar a las personas al trasfondo  

matemático en múltiples fenómenos y procesos. Nuestro objetivo es vincular la academia con aplicaciones de la realidad imperante. 

La institución tiene una responsabilidad con la sociedad: procurar siempre el rigor académico en todos sus servicios. Su objetivo es convertir el conocimiento matemático en una inversión sostenible, que genere riqueza. 

La especialización es la piedra central de la comprensión de los problemas, el primer paso en la ruta hacia las respuestas que demanda la realidad. La selección de material educativo asertivo y la atención a los detalles correctos aleja a Colegio  

Bourbaki de los cursos express. Asumimos que con claridad, constancia y transparencia, se construye un camino intelectual sincero.