Domina los principios de la ciencia de datos, la IA y el aprendizaje automático: la guía de estudio definitiva para 2026.
Diseñada para estudiantes universitarios y profesionales de la tecnología, esta aplicación sigue un plan de estudios estructurado que te llevará desde la recopilación de datos hasta la inteligencia artificial avanzada. Tanto si estudias Ciencias de Datos como si estudias Administración, Finanzas, Salud o Ingeniería, este es tu libro de texto digital y laboratorio de programación Python, todo en uno.
📊 UNIDAD 1: RECOPILACIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS
Fundamentos: ¿Qué es la ciencia de datos? Practica con conjuntos de datos reales.
Métodos modernos: Aprende web scraping, diseño de encuestas y recopilación de datos en redes sociales.
Depuración de datos: Domina el preprocesamiento y la gestión de grandes conjuntos de datos para su análisis.
📈 UNIDAD 2: ESTADÍSTICA Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Estadística descriptiva: Medidas de centro, variación, posición y teoría de la probabilidad.
Estadística inferencial: Pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y ANOVA.
Regresión: Regresión lineal y análisis de correlación para obtener información predictiva.
🤖 UNIDAD 3: MODELADO PREDICTIVO E INFORMACIÓN BÁSICA
Pronóstico: Análisis de series temporales, componentes y métodos de evaluación.
Aprendizaje automático: Clasificación, árboles de decisión y modelado de regresión.
Aprendizaje profundo e IA: Introducción a las redes neuronales, retropropagación, CNN y procesamiento del lenguaje natural (PLN).
⚖️ UNIDAD 4: ÉTICA PROFESIONAL Y VISUALIZACIÓN
Ética de datos: Profundización en la ética en la recopilación, el análisis y la elaboración de informes.
Visualización: Codificación de datos a lo largo del tiempo, mapas de calor y gráficos geoespaciales con Python.
Informes: Validación de modelos, redacción de informes informativos y resúmenes ejecutivos.
🌟 HERRAMIENTAS DE ESTUDIO PRINCIPALES:
✔ Repaso de capítulos: Términos clave, pensamiento crítico y problemas cuantitativos. ✔ Integración con Python: Ilustraciones técnicas y enlaces directos al código Python.
✔ Datos del mundo real: Análisis de conjuntos de datos del Nasdaq y la Reserva Federal (FRED).
✔ Proyectos en grupo: Escenarios colaborativos para aplicar tus habilidades en contextos reales.
🎯 PERFECTO PARA:
Estudiantes de Informática: Un complemento completo para cursos de 1 o 2 semestres.
Cambiadores de carrera: Crea un portafolio profesional con habilidades de IA listas para el trabajo.
Analistas de negocio: Domina la toma de decisiones y la previsión basadas en datos.
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Última actualización
1 jul 2025