Contenido Formativo
1. Entender la importancia de la ciencia de datos, sus correlaciones entre las variables y el uso de herramientas que incorporan técnicas de la estadística y el aprendizaje automático, con anterioridad al diseño y entrenamiento de modelos.
2. Dominar los conceptos básicos de la inteligencia artificial, su evolución, técnicas y aplicaciones para la gestión de proyectos de data, incluyendo los ámbitos de aplicación.
3. Dimensionar las muestras de los conjuntos de datos, mediante programación o herramientas software, para obtener una representación de estos.
Objetivos
1. La importancia de la ciencia del dato
1.1. Concienciación sobre la ciencia del dato
1.2. Conocimiento de los diferentes modelos de negocio basado en datos
1.3. Concienciación sobre el poder de los datos en las organizaciones tanto para mejorar la toma de decisiones como para crear modelos de negocio basado en datos
1.4. Visión trasversal sobre cómo data science se aplica en las diferentes áreas de la organización para impulsar las capacidades
2. Conceptualización y aplicación de la inteligencia artificial
2.1. aproximación a los conceptos básicos de la I.A.
2.2. Evolución de la inteligencia artificial
2.3. Identificación de las diferentes técnicas para el desarrollo de la I.A.
2.4. Ámbitos de aplicación de la I.A.
2.5. Contexto ético y legal de la inteligencia artificial
2.6. Adquisición de conocimientos sobre los avances en big data & inteligencia artificial
3. Estadística para la inteligencia artificial
3.1. introducción a la estadística descriptiva
3.2. Introducción al algebra lineal
3.3. Correlaciones
3.4. Contrastes de hipótesis
4. Lenguajes de programación
4.1. Python
4.2. R
4.3. Java
Duración
60 horas
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