Ciencia de Datos

•    Bases de Datos

-    Introducción a bases de datos relacionales
-    Consultas en SQL
-    Conexiones en SQL con Python
-    Modelado de bases de datos (modelo Entidad Relación)

•    Introducción a la Ciencia de Datos y Python

-    Introducción a ciencia de datos y al software Python (Instalación)
-    Manejo de variables básicas en python
-    Funciones, y estructuras de control

•    Probabilidad y Estadística en Python

-    Fundamentos de probabilidad, distribuciones poblacionales, Distribuciones muéstrales.
-    Tipos de datos y descripción de datos Estimadores y sus propiedades, estimadores puntuales
-    estimadores por intervalo, pruebas de hipótesis

•    Visualización y Manipulación de Datos en Python

-    Matplotlib
-    Seaborn
-    Ejercicios

•    Aprendizaje Supervisado

-    Regresión lineal (Gradiente descendiente)
-    Regresión lineal multivariable y evaluación de modelos de regresión
-    Regresión logística y evaluación de modelos de clasificación 
-    Introducción a Redes Neuronales
-    Redes Neuronales entrenamiento y evolución de modelos
-    Ejercicios 

•    Aprendizaje no supervisado

-    Clustering (Datos continuos y categóricos)
-    PCA
-    Análisis de correspondencia
-    Otros métodos de agrupamiento

•    Series de tiempo

-    Análisis de Series de tiempo
-    Modelos ARX y ARMAX
-    Intervalos de confianza
-    Aplicaciones

•    Power BI

-    Introducción a power BI
-    Herramientas de visualización
-    Publicación de resultados
-    Taller