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Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
Bloque 2. Integración de Datos
MÓDULO 10. SISTEMAS RECOMENDADORES DE PRODUCTOS
Bloque 4. Explotación De Datos. Analítica Avanzada • PowerQuery: El lenguanje M. • Modelando datos con DAX. • Creando y publicando informes. MÓDULO 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON POWERBI • Visualizando datos con PowerBI. • Conectando a orígenes de datos. MÓDULO 8. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA CON R • Introducción a la estadística: Análisis y descripción de datos. • Contrastes de hipótesis. • Estimación de intervalos de confianza. • Entrenamiento con R. MÓDULO 9. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO • Aprendizaje supervisado y no supervisado. • Clustering y clasificación. Técnicas y medidas de calidad. • Herramientas de aprendizaje automático, visualización. • El ciclo de la minería de datos.
• Introducción a los sistemas de recomendación • Sistemas de recomendación clásicos: “El carrito de la compra” • Sistema de recomendación personalizados • Caso de uso real
MÓDULO 5. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO CON APACHE SPARK
• Framework de computación en cluster Apache Spark. • Spark SQL. • Spark Streaming. • Spark MLib.
Bloque 3. Explotación de Datos. Visualización de Datos
MÓDULO 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS & DATA STORYTELLING • Fundamentos de la visualización de datos. • Aprender los fundamentos de la visualización que deben guiar nuestras historias basadas en datos. • Primeros pasos con las herramientas de visualización de datos: Tableau. • Conocer los aspectos clave a tener en cuenta para comunicar nuestro mensaje con efectividad: Data Storytelling, Datos, Objetos visuales y Narrativa.
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