24 horas de prácticaEn este módulo, los estudiantes se pondrán en el papel de un
científico de datos real que tiene que resolver un problema. Seguirán las indicaciones del instructor y recorrerán los pasos que sigue un científico de datos: desde la obtención de datos y la descripción del problema hasta su resolución.
Esta disciplina, también conocida como ciencia de datos, es una de las ramas de la informática que ha florecido en la última década y sirve de base para muchas de las facilidades que ofrece internet hoy en día. Está estrechamente relacionada con conceptos tan populares como la
inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el big data, la predicción o el aprendizaje profundo, entre otros. Es un área en la que grandes empresas como Google, Facebook, Amazon, Apple, IBM, Microsoft y otras están invirtiendo considerables cantidades de dinero.
Tras completar el módulo, los alumnos
aprenderán:
- Métodos diferentes de estructuración de datos
- Diferentes tipos de datos con ventajas y desventajas
- Cómo explorar un conjunto de datos y qué criterios tener en cuenta
- Algoritmos de predicción simples (árbol de decisión, Random Forest, SVM, KNN)
- El concepto de estadística para la interpretación de resultados
- Algoritmos simples de agrupamiento/clustering (K-Means, DBScan) con ventajas y desventajas
- Formas de presentar los resultados y tipos simples de gráficos
- Soft Skills: trabajar con información, gestionar la atención y entender la propia tarea en un entorno de trabajo en equipo