Introducción a Data Science

Módulo 1

Introducción a la Ciencia de Datos

• Antecedentes de la Ciencia de Datos (de dónde viene y porqué es tan popular

• ¿Para qué sirve la Ciencia de Datos?

• Puestos y responsabilidades relacionados a la Ciencia de Datos.

• ¿Qué es un científico de datos?

Módulo 2

Especializaciones en la Ciencia de Datos

• ¿Qué trabajo hace un científico de datos?

• Niveles de implementación de la Ciencia de Datos en una organización.

• Las herramientas digitales utilizadas en analítica.

Módulo 3

El Método Científico en la Ciencia de Datos

• Introducción al método científico y validación del conocimiento.

• Método científico en la industria.

Módulo 4

Principios de Probabilidad

• ¿Qué es la probabilidad y porque nos debe importar?

• Eventos independientes, probabilidad de n eventos.

• Combinatorias, porque los eventos complejos son poco probables.

• Construyendo el equipo innovador y colaborativo

• Matriz de confusión, como evaluar e interpretar resultados.

Módulo 5

Estadística

• Introducción a la estadística (Población vs. muestra).

• Teorema de límite central.

• Medidas de tendencia central y Medidas de dispersión.

• Distribuciones de probabilidad.

Módulo 6

Experimentación y Validación de Supuestos

• ¿Por qué necesitamos la validación experimental?

• Metodologías experimentales (medidas de control).

• Significancia y poder predictivo de la prueba.

• Tamaño de muestra vs significancia.

• Pruebas de hipótesis.

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