CIENCIA DE DATOS Y BIG DATA
PROGRAMA INTEGRAL DE CIENCIA DE DATOS CON PYTHON
Un programa de educación continúa en ciencia de datos, en donde se abordarán temas de programación en python, análisis de datos modelos de Machine Learning y Redes Neuronales.
Información General
Programa
Instructores
Información General
Fecha de Inicio: 17 de abril de 2026 (11 viernes, 6 sábados)
Duración: 85 Horas / ML: Otorga 20 HECSE CONAC
Modalidades: Live Stream / Presencial C. de México
Inversión: $12,799.00 + I.V.A. / $14,799.00 + I.V.A.
Promoción: Hasta 20% de Descuento
Programa
MÓDULO I: PYTHON BÁSICO
- Introducción a Python
- Introducción: AnacondaPrompt y Jupyter Notebook
- Tipos de Datos
- Estructuras de Datos: Listas, Tuplas y Diccionarios
- Flujos de Control: If-Else, For, While
- Definición y Uso de Librerías
- Manejo y Visualización de Datos con Python
- Lectura y Escritura de Archivos con PANDAS
- Manipulación de Bases con PANDAS
- Visualización de Datos con SEABORN
- Creación de Funciones
MÓDULO II: ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
- Limpieza de Datos
- Manejo de Fechas y Horas
- Funciones para Manejo de Texto
- Manejo de Datos Faltantes
- Detección de Outliers
- Análisis Bivariados
- Índices, Pruebas y Métodos de Correlación para Variables Continuas
- Índices, Pruebas y Métodos de Correlación para Variables Discretas
MÓDULO III: MACHINE LEARNING CON PYTHON
- Modelos Supervisados
- Algoritmos de ML
- Regresión Lineal, Regresión Logística y Stochastic Gradient Descent
- Regresión con Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
- Clasificación con Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
- K-Nearest-Neighbor (KNN)
- Support Vector Machine
- Modelos No Supervisados
- Hierarchical Clustering
- K-Means
- Principal Component Analysis
- Optimización de Parámetros
MÓDULO IV: REDES NEURONALES CON TENSORFLOW Y KERAS
INTRODUCCION A KERAS Y TF
- Introducción a Keras y TF
- Redes Neuronales
- Tensorflow y Keras
- Tipos de Capas Básicas
- Regresión Lineal con Redes Neuronales
- Regresión Logística con Redes Neuronales
- Redes Neuronales Convolucionales
- Como Interpreta una Computadora las Imágenes
- Capas Convolucionales
- Capas MaxPooling
- Técnicas de Aumento de Datos
- Predicción de Números por sus Imágenes
- Redes Neuronales Recurrentes
- Redes Recurrentes
- Capas LSTM
- Predicción del Clima
- Predicción del Precio de una Acción
- Autoencoders
- Autoencoders
- Varational Autoencoders
- Detección de Fraudes
- Visualización del DataSet de Números
- Transfer Learning
Instructores
Equipo docente:
Programa de capacitación impartido por actuarios y cientificos de datos.
