Domina os principios da ciencia de datos, a IA e a aprendizaxe automĆ”tica: a guĆa de estudo definitiva para 2026.
DeseƱada para estudantes universitarios e profesionais da tecnoloxĆa, esta aplicación segue un currĆculo estruturado deseƱado para levarte desde a recollida de datos ata a intelixencia artificial avanzada. Tanto se estudas ciencia de datos como se es estudante de negocios, finanzas, saĆŗde ou enxeƱarĆa, este Ć© o teu libro de texto dixital e o teu laboratorio de codificación en Python, todo nun só.
š UNIDADE 1: RECOLLIDA E PREPARACIĆN DE DATOS
O esencial: Que Ć© a ciencia de datos? Practica con conxuntos de datos do mundo real.
Métodos modernos: Aprende extracción de datos web, deseño de enquisas e recollida de datos en redes sociais.
Limpeza de datos: Domina o preprocesamento e o manexo de grandes conxuntos de datos para a súa anÔlise.
š UNIDADE 2: ESTATĆSTICA E ANĆLISE DE REGRESIĆN
EstatĆsticas descritivas: Medidas de centro, variación, posición e teorĆa da probabilidade.
EstatĆsticas inferenciais: Probas de hipóteses, intervalos de confianza e ANOVA.
Regresión: Regresión lineal e anÔlise de correlación para obter información preditiva.
š¤ UNIDADE 3: MODELADO PREDITIVO E FUNDAMENTOS DA IA
Predicións: AnÔlise de series temporais, compoñentes e métodos de avaliación.
Aprendizaxe automÔtica: Clasificación, Ôrbores de decisión e modelado de regresión.
Aprendizaxe profunda e IA: Introdución Ôs redes neuronais, retropropagación, CNN e procesamento da linguaxe natural (PNL).
āļø UNIDADE 4: ĆTICA PROFESIONAL E VISUALIZACIĆN
Ćtica dos datos: Profundización na Ć©tica na recollida, anĆ”lise e elaboración de informes.
Visualización: Codificación de datos ao longo do tempo, mapas de calor e grÔficos xeoespaciais usando Python.
Elaboración de informes: Validación de modelos, redacción de informes informativos e resumos executivos.
š FERRAMENTAS DE ESTUDO BĆSICAS:
ā Revisións de capĆtulos: Termos clave, pensamento crĆtico e problemas cuantitativos.
ā Integración con Python: Ilustracións tĆ©cnicas e ligazóns directas ao código de Python.
ā Datos do mundo real: anĆ”lise de conxuntos de datos do Nasdaq e da Reserva Federal (FRED).
ā Proxectos en grupo: escenarios colaborativos para aplicar as tĆŗas habilidades en contextos do mundo real.
šÆ PERFECTO PARA:
Estudantes de informƔtica: un complemento completo para cursos de 1 ou 2 semestres.
Cambios de carreira: crea un portafolio profesional con habilidades de IA preparadas para o traballo.
Analistas de negocios: domina a toma de decisións e a previsión baseadas en datos.
Descarga hoxe mesmo Data Science & AI: Python Pro e comeza a dominar o futuro dos datos!
Ćltima actualización
1 de xul. de 2025