La inteligencia artificial depende en gran medida de la disponibilidad y el análisis adecuado de datos. La ciencia de datos proporciona las metodologías, herramientas y técnicas necesarias para recolectar, analizar y transformar grandes volúmenes de información en conocimiento útil para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial.

Este curso introduce a los participantes en los fundamentos de la ciencia de datos aplicada a la inteligencia artificial, explorando los procesos utilizados para preparar datos, analizar información y desarrollar modelos que permitan identificar patrones y generar predicciones.

Durante el programa se revisarán las etapas principales de un proyecto de ciencia de datos, incluyendo la recopilación de información, limpieza y preparación de datos, análisis exploratorio y construcción de modelos de aprendizaje automático.

Asimismo, se explorarán herramientas y lenguajes utilizados en el ámbito de la ciencia de datos, como Python y bibliotecas de análisis de datos y aprendizaje automático como Pandas, Scikit-learn y TensorFlow.

El curso tiene un enfoque conceptual y práctico orientado a comprender cómo los datos se convierten en el principal insumo para el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial y cómo los procesos de ciencia de datos permiten generar valor a partir de la información disponible en las organizaciones.

Contenidos del curso

1. Introducción a la ciencia de datos

- Qué es la ciencia de datos

- Relación entre datos, análisis e inteligencia artificial

- Tipos de datos y fuentes de información

2. Preparación y gestión de datos

- Recolección de datos

- Limpieza y transformación de datos

- Organización de conjuntos de datos

3. Análisis exploratorio de datos

- Estadística básica para análisis de datos

- Identificación de patrones y tendencias

- Visualización de información

4. Introducción al aprendizaje automático

- Conceptos básicos de machine learning

- Modelos supervisados y no supervisados

- Uso de datos para entrenar modelos

5. Herramientas para ciencia de datos

- Introducción a Python para análisis de datos

- Uso de bibliotecas de análisis y aprendizaje automático

- Entornos de trabajo para proyectos de datos

6. Aplicaciones de ciencia de datos en inteligencia artificial

- Análisis predictivo

- Sistemas de recomendación

- Uso de datos para apoyar decisiones organizacionales

Objetivos del curso

Al finalizar el curso los participantes podrán:

- Comprender el rol de la ciencia de datos en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial

- Identificar las etapas principales de un proyecto de análisis de datos

- Analizar información utilizando herramientas básicas de ciencia de datos

- Comprender cómo los datos se utilizan para entrenar modelos de inteligencia artificial

Dirigido a

- Profesionales interesados en análisis de datos y tecnologías de inteligencia artificial

- Analistas de información y especialistas en transformación digital

- Profesionales de tecnología que desean comprender el uso de datos en IA

- Personas interesadas en iniciarse en el campo de la ciencia de datos

Duración

16 horas

Modalidad

Online en vivo  

Presencial  

Modalidad híbrida