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Ciencia de datos enfocado a la especialidad de cómputo en la nube

Objetivo: Conocer el área de Ciencia de Datos, así como las herramientas y habilidades necesarias para el manejo y procesamiento de la información.

1.- Introducción a Ciencia de Datos

1.1 Definición y conceptos
1.2 Historia
1.3 Habilidades de un científico de datos
1.4 Técnicas y herramientas para ciencia de datos
1.5 Origen de los datos
1.6 Formatos y extracción de datos

2.- Probabilidad y Estadística

2.1 Población y muestra
2.2 Histogramas, mínimo, máximo y rango
2.3 Media, mediana y moda
2.4 Medidas de dispersión (varianza y desviación estándar)
2.5 Correlación y regresión lineal
2.6 Probabilidad condicional
2.7 Distribuciones de probabilidad
2.8 Modelos gráficos probabilísticos

3.- Machine Learning

3.1 Definición y aplicaciones
3.2 Aprendizaje supervisado y no supervisado
3.3 Algoritmos de clasificación
3.4 Support Vector Machines
3.5 Árboles de decisión y Random Forests
3.6 Algoritmos de agrupación

4.- Deep Learning

4.1 Redes neuronales
4.2 Redes neuronales profundas (Deep learning)
4.3 Redes neuronales convolucionales
4.4 Generative Adversarial Networks(GANs)
4.5 Aprendizaje por refuerzo

5.- Procesamiento del Lenguaje Natural

5.1 Conceptos sobre lenguaje
5.2 Corpus y fuentes léxicas
5.3 Segmentación de textos
5.4 Frecuencias de palabras
5.5 Detección de similaridades
5.6 Análisis de sentimientos
5.7 Análisis de textos completos
5.8 Construcción de bots para lenguaje natural
5.9 Interacción humano-máquina con bots

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