Para más información de costos, becas, descuentos y meses sin intereses, manda mensaje por 𝗪𝗵𝗮𝘁𝘀𝗔𝗽𝗽: https://mybitly.xyz/infoWLAB

𝗔𝗹 𝗳𝗶𝗻𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝗿 𝗲𝗹 𝗕𝗼𝗼𝘁𝗰𝗮𝗺𝗽 𝗱𝗲 𝗪𝗟𝗔𝗕, obtendrás:

* 𝗗𝗶𝗽𝗹𝗼𝗺𝗮 con validez oficial expedido por la Universidad Politécnica

* 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝗱𝗼 de conocimientos por parte de Integratek México

* 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝗱𝗼 de conocimientos por parte de Data Management Solutions México

* 𝗖𝗼𝗻𝘀𝘁𝗮𝗻𝗰𝗶𝗮 de conocimiento por parte de Mcoder.ai Community México

𝗠𝗢́𝗗𝗨𝗟𝗢 1. Matemáticas / Álgebra

• Matrices

• Ecuaciones lineales

• Métodos de solución: Gauss, Gauss-Jordan

• Transformaciones lineales

• Aplicación de transformaciones lineales: reflexión, dilatación, contracción y rotación

𝗠𝗢́𝗗𝗨𝗟𝗢 2. Matemáticas / Cálculo

• Funciones: definición, inyectiva, sobre y biyectiva, composición; cardinalidad y conjunto numerable

• Límites

• Derivadas

• Diferenciación implícita, máximos y mínimos

• Integral de Riemann

𝗠𝗢́𝗗𝗨𝗟𝗢 3. Matemáticas / Probabilidad

• Enfoque clásico, frecuentista y subjetivo

• Probabilidad condicional

• Teorema de Bayes

• Función de densidad y de distribución

• Moda, mediana, cuantiles de una variable aleatoria numérica

• Momentos de una variable aleatoria

• Valor esperado, varianza

• Coeficiente de asimetría y curtosis

• Distribución Binomial, Poisson, Normal

𝗠𝗢́𝗗𝗨𝗟𝗢 4. Matemáticas / Estadística

• Estadística descriptiva

• Tipos de datos: categóricos, cualitativos, porcentajes, scores, etc

• Representación mediante gráficos

• Distribución muestral y poblacional

• Medidas de dispersión: Rango muestral, desviación estándar, varianza muestral

• Coeficientes de correlación

• Estadística inferencial

• Test de hipótesis

• Intervalos de confianza

𝗠𝗢́𝗗𝗨𝗟𝗢 5. Data Mining

• Taxonomía de las técnicas de Minería de Datos

• Tendencias y desafíos de la Minería de Datos

• Aplicaciones del procesamiento de los datos

• Proceso de Extracción de Datos: (fuentes - basa de datos, web scraping, texto/NLP)

• Exploratory Data Analysis en R

• Data cleaning/cleansing(scrubbing)

• Datos faltantes

• Outliers

• Aplicación de la Media, Mediana y Moda a los datos

• Frecuencias y Percentiles

• Rango, Varianza y Desviación Estándar

• Pre-processing

• Visualización de los datos

• Agregación, Muestreo

• Reducción de dimensionalidad

• Feature engineering

• Análisis de Componentes Principales e Independientes

𝗠𝗢́𝗗𝗨𝗟𝗢 6. Data Science

• Impacto de implementación de Ciencia de Datos en las organizaciones

• Sus aplicaciones en la industria

• Clasificadores Basados en Reglas, Vecinos Más Cercanos (KNN), Bayesianos (NB)

• Máquinas de Soportes Vectoriales (SVMs)

• Clasificadores Embebidos, multiclases (Scikit-Learn)

• Validación cruzada (K- iteraciones)

• Solución a problemas de pronóstico

• Regresión lineal, no lineal y múltiple

• Algoritmos de asignación de ranking de texto (Sistema de recomendación)

• Análisis espacial

• Machine Learning

• Árboles de decisión

• Random Forest

• Redes neuronales

• Algoritmos tipo aprendizaje sin supervisión: PCA, Clustering methods, kNN.K-means, DBSCAN, Grid-Based Clustering

• Texto y Redes sociales - NLP y Sentiment Analysis

• Métodos de potenciación

• Evaluación de modelos

• ¿Cómo evalúas y diferentes métodos?

• Evaluar rendimiento de modelos - Exactitud, ROC, R-2

• Unbalanced

• Feature selection

• Parameter Tuning

• Over/underfitting

𝗠𝗢́𝗗𝗨𝗟𝗢 7. Soft Skills

A través de este módulo el alumno adquiere una combinación de habilidades sociales, habilidades de comunicación, rasgos de la personalidad, actitudes, atributos profesionales, inteligencia social e inteligencia emocional, que facultan a las personas para moverse por su entorno, realizar un buen desempeño y, complementándose con las habilidades duras, conseguir sus objetivos

𝗠𝗢́𝗗𝗨𝗟𝗢 8. Data Management

• Fundamentos de Gobierno de Datos en las organizaciones

• Comprende cómo funciona el área de CDO (chief data officer)

• Comprende qué es una empresa Data Driven

𝗠𝗢́𝗗𝗨𝗟𝗢 9. Agile

• Metodología para el desarrollo de proyectos (rapidez y flexibilidad)

• Principales ventajas de ‘agile’:

1. Mejora la calidad

2. Mayor compromiso

3. Rapidez

4. Aumento de la productividad

𝗠𝗢́𝗗𝗨𝗟𝗢 10. Actividades extraordinarias

• Proyecto final: Durante el proceso de aprendizaje, estarás asesorada por nuestros especialistas para poder llevar a cabo tu proyecto final de Data Science (práctica tus conocimientos)

• Recibirás asesorías

• Asistirás a conferencias especializadas y podrás conversar con expertos, los temas que se abordarán son:

- Big Data

- Artificial Intelligence

- GitHub (Repositorio de proyectos)

- Ciencia de Datos con Google Cloud Plataform (GCP)

Más detalles:

𝗪𝗵𝗮𝘁𝘀𝗔𝗽𝗽: https://mybitly.xyz/infoWLAB

𝗗𝗶𝗽𝗹𝗼𝗺𝗮𝗱𝗼: https://posgrados.org.mx

𝗕𝗼𝗼𝘁𝗰𝗮𝗺𝗽: https://wlab.org.mx

𝗘𝗹 𝗕𝗼𝗼𝘁𝗰𝗮𝗺𝗽 𝘁𝗶𝗲𝗻𝗲 𝘂𝗻𝗮 𝗱𝘂𝗿𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗱𝗲 𝟮𝟬 𝘀𝗲𝗺𝗮𝗻𝗮𝘀 (𝗘𝗦𝗣𝗘𝗖𝗜𝗔𝗟𝗜́𝗭𝗔𝗧𝗘)

(este evento tiene costo)