Bootcamp de Inteligencia Artificial y Análisis de Datos Avanzados

Introducción a scikit-learn: En esta sección, nos sumergiremos en la biblioteca de aprendizaje automático scikit-learn en Python. Aprenderemos cómo utilizar esta herramienta esencial para desarrollar modelos de aprendizaje automático.

Aplicación de técnicas de aprendizaje automático como KNN y SVM: Estudiaremos técnicas de aprendizaje automático populares como K-Nearest Neighbors (KNN) y Support Vector Machines (SVM). Aprenderemos cómo implementar y aplicar estos algoritmos para resolver problemas de clasificación y regresión.

Evaluación y optimización de modelos de aprendizaje automático: Abordaremos cómo evaluar la calidad de los modelos de aprendizaje automático y cómo optimizar sus hiperparámetros para mejorar el rendimiento. Exploraremos técnicas de validación cruzada y búsqueda de hiperparámetros.

Selección de características y reducción de dimensionalidad: Nos centraremos en cómo seleccionar las características más relevantes para mejorar la eficacia de los modelos y cómo reducir la dimensionalidad de los datos cuando se trabaja con conjuntos de datos de alta dimensión. Estas técnicas son esenciales para desarrollar modelos de aprendizaje automático más eficientes y precisos.

Aplicación de técnicas de deep learning como CNN y RNN: En esta sección, nos adentraremos en el mundo del aprendizaje profundo (deep learning). Aprenderemos cómo aplicar técnicas como Convolutional Neural Networks (CNN) y Recurrent Neural Networks (RNN) para resolver problemas complejos de visión por computadora y procesamiento de secuencias.

Implementación de tareas de deep learning: Exploraremos la implementación de tareas específicas de deep learning, como la clasificación de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Abordaremos cómo diseñar, entrenar y evaluar modelos de deep learning para abordar estos desafíos.

Uso de pre-entrenamientos y transfer learning en deep learning: Aprenderemos cómo aprovechar modelos pre-entrenados y técnicas de transfer learning para acelerar el desarrollo de modelos de deep learning y mejorar su rendimiento. Estas estrategias son cruciales en situaciones donde los datos son limitados o costosos de obtener.

Introducción a SQL: En esta sección, nos adentraremos en el mundo de SQL (Structured Query Language), un lenguaje utilizado para administrar y consultar bases de datos relacionales. Aprenderemos los conceptos fundamentales y la importancia de SQL en la gestión de datos.

Creación y modificación de tablas: Estudiaremos cómo crear y modificar tablas en una base de datos, incluyendo la definición de esquemas, la adición de columnas y la modificación de estructuras existentes.

Consultas básicas y avanzadas: Abordaremos cómo realizar consultas básicas para recuperar datos de una base de datos y luego avanzaremos hacia consultas más complejas que involucran múltiples tablas y condiciones.

Unión y agrupación de datos: Exploraremos cómo combinar datos de diferentes tablas mediante operaciones de unión y cómo agrupar datos para realizar análisis y resúmenes más avanzados.

Funciones y procedimientos almacenados: Aprenderemos sobre el uso de funciones y procedimientos almacenados en SQL para realizar tareas específicas y automatizar procesos dentro de una base de datos, lo que es esencial para la gestión eficiente de datos y la automatización de tareas repetitivas.

Análisis exploratorio de datos en SQL: En esta sección, exploraremos cómo llevar a cabo un análisis exploratorio de datos (EDA) utilizando SQL. Aprenderemos a investigar y comprender los datos, identificar tendencias y patrones, y detectar posibles problemas o anomalías.

Creación de informes y dashboards en SQL: Estudiaremos cómo utilizar SQL para crear informes y dashboards interactivos que permitan la visualización y comunicación efectiva de resultados y hallazgos a través de gráficos y tablas.

Uso de funciones de agregación y ventanas en SQL: Abordaremos el uso de funciones de agregación, como SUM, COUNT y AVG, para resumir y analizar datos en conjuntos más grandes. También exploraremos funciones de ventana que permiten realizar cálculos basados en particiones de datos.

Análisis de datos en tiempo real con SQL: Aprenderemos cómo realizar análisis de datos en tiempo real utilizando SQL. Esto implica la captura y el procesamiento de datos en tiempo real para tomar decisiones informadas y oportunas. Exploraremos cómo gestionar flujos de datos y realizar análisis en tiempo real de manera eficaz.

Introducción a la computación en la nube: En esta sección, exploraremos los conceptos básicos de la computación en la nube, comprendiendo su importancia en la actualidad y cómo permite el acceso a recursos informáticos a través de Internet.

Uso de servicios de nube como AWS y Google Cloud: Estudiaremos plataformas de nube líderes, como Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud Platform (GCP). Aprenderemos a utilizar sus servicios para alojar aplicaciones, almacenar datos y ejecutar procesos en entornos cloud.

Despliegue y ejecución de aplicaciones en la nube: Abordaremos cómo implementar aplicaciones en la nube, incluyendo la configuración de servidores virtuales, el despliegue de aplicaciones web y la gestión de recursos en entornos cloud.

Almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos en la nube: Exploraremos cómo almacenar y procesar grandes volúmenes de datos en la nube utilizando servicios de almacenamiento y bases de datos escalables. Aprenderemos a aprovechar la escalabilidad y la disponibilidad que ofrece la nube para manejar eficientemente datos masivos.

Introducción a Tableau: En esta sección, nos adentraremos en Tableau, una potente herramienta de visualización de datos y creación de informes. Comprenderemos los conceptos fundamentales y la importancia de Tableau en la generación de insights a partir de datos.

Creación de informes y dashboards interactivos en Tableau: Estudiaremos cómo utilizar Tableau para crear informes y dashboards interactivos que permitan a los usuarios explorar datos, identificar patrones y tomar decisiones informadas a través de gráficos y tablas dinámicas.

Uso de técnicas avanzadas de visualización de datos en Tableau: Abordaremos técnicas avanzadas de visualización de datos en Tableau, como mapas geoespaciales, diagramas de dispersión y gráficos de burbujas. Aprenderemos a representar datos de manera efectiva para comunicar hallazgos complejos.

Integración de datos de diferentes fuentes en Tableau: Exploraremos cómo importar y combinar datos de múltiples fuentes en Tableau, lo que permite una visualización completa y una comprensión más profunda al fusionar datos de diversas fuentes y formatos en un solo espacio de trabajo.

Desarrollo de proyectos prácticos en equipo: Trabajaremos en equipos para aplicar los conocimientos adquiridos en los módulos anteriores en proyectos prácticos. Esta experiencia permitirá la colaboración y el trabajo en equipo, una habilidad esencial en el mundo laboral.

Aplicación de los conocimientos adquiridos en proyectos reales: Los equipos llevarán a cabo proyectos reales relacionados con temas como ciencia de datos, análisis, aprendizaje automático, nube y visualización. Aplicarán las habilidades y técnicas aprendidas para abordar desafíos del mundo real.

Presentación y defensa de proyectos ante un panel de expertos:  Aprenderemos a comunicar los resultados de manera efectiva al presentar y defender los proyectos ante un panel de expertos. Esta etapa desarrollará habilidades de presentación y capacidad para justificar las decisiones tomadas en el proceso de análisis y desarrollo de proyectos

Profundización en técnicas de aprendizaje automático: En esta fase, avanzaremos en la comprensión de técnicas de aprendizaje automático más avanzadas. Esto incluirá algoritmos más complejos, técnicas de optimización y enfoques de vanguardia para el análisis de datos.

Aplicación de técnicas de aprendizaje automático a problemas reales en diferentes industrias: Nos enfrentaremos a desafíos de la vida real en diversas industrias, aplicando sus habilidades de aprendizaje automático para resolver problemas específicos. Esto les proporcionará experiencia práctica y una comprensión más profunda de la aplicación del aprendizaje automático en el mundo real.

Desarrollo de proyectos en equipo enfocados en aprendizaje automático: Los equipos colaborarán en proyectos que se centran en el aprendizaje automático, lo que les permitirá combinar sus conocimientos y experiencias para abordar problemas complejos. Presentarán soluciones y resultados a expertos en el campo, mejorando sus habilidades de comunicación y trabajo en equipo.

Análisis de datos en el ámbito del marketing digital: En esta etapa, exploraremos cómo el análisis de datos se aplica al marketing digital. Aprenderemos a utilizar datos para comprender el comportamiento del consumidor, evaluar el rendimiento de las estrategias de marketing y tomar decisiones informadas.

Segmentación de mercado y personalización en el marketing digital: Se abordarán técnicas de segmentación de mercado y personalización para adaptar las estrategias de marketing a diferentes audiencias. Esto nos permitirá comprender cómo llegar de manera más efectiva a los clientes y maximizar el impacto de las campañas.

Análisis de campañas de publicidad en línea: Aprenderemos a medir y analizar el éxito de las campañas de publicidad en línea. Exploraremos métricas clave, como CTR (Click-Through Rate) y ROI (Return on Investment), para optimizar el gasto publicitario y mejorar el rendimiento.

Desarrollo de proyectos en equipo enfocados en análisis de datos en marketing digital: Los equipos colaborarán en proyectos prácticos relacionados con el análisis de datos en el marketing digital. Aplicarán sus habilidades para resolver problemas específicos en el contexto de la publicidad en línea y presentarán sus hallazgos a expertos en marketing digital.