La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimientos e ideas de muchos datos estructurales y no estructurales. La ciencia de datos está relacionada con la minería de datos, el aprendizaje automático y las grandes bases de datos [1].
En esta sección se proporcionará al estudiante una visión general de la Ciencia de Datos. Se explorarán conceptos fundamentales, metodologías y herramientas utilizadas en este campo.
En esta sección, se explorarán los conceptos del aprendizaje supervisado y no supervisado, así como la implementación de modelos basados en datos etiquetados y no etiquetados.
En esta sección, se estudiarán las métricas de desempeño empleadas en la evaluación modelos de aprendizaje automático.
En esta sección se analizarán diferentes tipos de gráficos y se explicará cómo utilizarlos de manera efectiva para comunicar información.
En esta sección se describirá cómo configurar un ambiente local de python para el desarrollo de los proyectos.
- [1] D. Donoho, "50 years of Data Science," Journal of Computational and Graphical Statistics, vol. 26, no. 4, pp. 745-766, 2017. [Online]. Available: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10618600.2017.1384734