Análisis de Datos

Módulo 1: Fundamentos del Análisis de Datos

·         Introducción al análisis de datos y su importancia en el contexto actual.

·         Conceptos básicos de estadística descriptiva y probabilidad.

·         Herramientas comunes para el análisis de datos: Excel, Python, R.

Módulo 2: Manipulación y Preprocesamiento de Datos

·         Adquisición de datos: scraping web, bases de datos, APIs.

·         Limpieza de datos: manejo de valores faltantes, detección y tratamiento de outliers.

·         Transformación de datos: normalización, codificación de variables categóricas.

Módulo 3: Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

·         Visualización de datos: gráficos univariados, bivariados y multivariados.

·         Análisis estadístico exploratorio para comprender la estructura y relaciones en los datos.

·         Interpretación de hallazgos y toma de decisiones basada en EDA.

Módulo 4: Modelado Predictivo

·         Introducción al modelado predictivo y sus aplicaciones.

·         Selección y evaluación de modelos: regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión.

·         Técnicas de validación cruzada y evaluación de rendimiento de modelos.

Módulo 5: Aprendizaje Automático

·         Conceptos básicos de aprendizaje automático y diferencias con el modelado predictivo tradicional.

·         Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado: clasificación, clustering, etc.

·         Implementación de modelos de aprendizaje automático en Python o R.

Módulo 6: Comunicación de Resultados y Ética en el Análisis de Datos

·         Presentación efectiva de resultados a diferentes audiencias.

·         Aspectos éticos y legales del análisis de datos: privacidad, sesgo algorítmico, equidad.

·         Casos de estudio y prácticas recomendadas para asegurar la integridad y la ética en el análisis de datos.