Ciencia de Datos y Analítica Predictiva

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Primeros pasos

Ciencia de Datos y Analítica Predictiva

Conviértete en un profesional capaz de transformar datos en decisiones estratégicas. Este curso te enseña a analizar grandes volúmenes de información, construir modelos predictivos y aplicarlos en entornos reales de negocio.

Aprenderás a trabajar con datos desde su origen hasta su uso en sistemas productivos, combinando estadística, machine learning y visualización avanzada.

Modalidad: Online
Nivel: Intermedio – Avanzado
Certificación: Incluida (EDIARA)
Acceso: Inmediato tras la inscripción


🎯 ¿Qué aprenderás?

✔ Preparar y limpiar datos a gran escala
✔ Aplicar aprendizaje supervisado y no supervisado
✔ Crear modelos estadísticos y predictivos
✔ Analizar datos en tiempo real
✔ Desplegar modelos en producción
✔ Visualizar información para la toma de decisiones
✔ Usar Python y R para análisis de datos
✔ Aplicar la ciencia de datos en negocios, salud y finanzas
✔ Gestionar ética, privacidad y gobernanza de datos
✔ Construir informes dinámicos para directivos


👤 ¿A quién va dirigido?

• Analistas de datos
• Profesionales de negocio que trabajan con datos
• Ingenieros y perfiles técnicos
• Responsables de toma de decisiones
• Personas que quieren entrar al mundo de Data Science


📚 Programa del Curso

1. Fundamentos de ciencia de datos y big data
Bases del ecosistema de datos moderno.

2. Limpieza y preparación de datos a gran escala
Transformación, calidad y estructuración de datos.

3. Modelado estadístico y aprendizaje supervisado
Regresión, clasificación y evaluación de modelos.

4. Aprendizaje no supervisado y clustering
Segmentación, patrones ocultos y reducción de dimensión.

5. Herramientas de Python y R para ciencia de datos
Librerías y entornos de trabajo profesionales.

6. Visualización avanzada e informes dinámicos
Dashboards, storytelling con datos y comunicación visual.

7. Análisis en tiempo real y streaming de datos
Procesamiento continuo y toma de decisiones instantánea.

8. Implementación de modelos predictivos en producción
MLOps, APIs y sistemas en vivo.

9. Casos de uso en negocios, salud y finanzas
Aplicaciones reales del análisis predictivo.

10. Ética, privacidad y gobernanza de datos
Uso responsable y cumplimiento normativo.


🧠 Metodología

• Formación estructurada por módulos
• Ejemplos y casos reales
• Enfoque práctico aplicado a negocio
• Evaluación final
• Acceso flexible 24/7


🏅 Certificación

Obtendrás certificación EDIARA de finalización.
La emisión puede incluir revisión manual como medida provisional de validación.

Contenido del Curso

Módulo 1 - Análisis en tiempo real y streaming de datos
Lección 1 – Análisis en tiempo real y streaming de datos
Lección 2 – Análisis en tiempo real y streaming de datos
Lección 3 – Análisis en tiempo real y streaming de datos
Lección 4 – Análisis en tiempo real y streaming de datos
Módulo 2 - Aprendizaje no supervisado y clustering
Lección 1 – Aprendizaje no supervisado y clustering
Lección 2 – Aprendizaje no supervisado y clustering
Lección 3 – Aprendizaje no supervisado y clustering
Lección 4 – Aprendizaje no supervisado y clustering
Lección 5 – Aprendizaje no supervisado y clustering
Módulo 3 - Casos de uso en negocios, salud y finanzas
Lección 1 – Casos de uso en negocios, salud y finanzas
Lección 2 – Casos de uso en negocios, salud y finanzas
Lección 3 – Casos de uso en negocios, salud y finanzas
Lección 4 – Casos de uso en negocios, salud y finanzas
Módulo 4 - Ética, privacidad y gobernanza de datos
Lección 1 – Ética, privacidad y gobernanza de datos
Lección 2 – Ética, privacidad y gobernanza de datos
Lección 3 – Ética, privacidad y gobernanza de datos
Lección 4 – Ética, privacidad y gobernanza de datos
Lección 5 – Ética, privacidad y gobernanza de datos
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