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Diplomado en Ciencia de Datos

Este es un repositorio para aquellos interesados en adquirir conocimientos de alto nivel en ciencia de datos para desarrollar, asesorar, dirigir proyectos de innovación científica y tecnológica en sus trabajos, basados en las técnicas más modernas de manejo de información.

Horarios

Lunes, Miercoles Y Viernes, 6 pm - 8 pm (hora de Colombia)

Sábados, 8 am - 12 pm (hora de Colombia)

Coordinador

Conferencistas

Asesora Medios y Marketing digital

Monitores

Preliminares

Programación con Python

Web scraping

Introducción a bases de datos

Estadística

Matemáticas

Reducción de dimensión

Métodos descriptivos multivariados

Modelos supervisados

Métodos ensamblados

  • Arboles de decisión: Github
  • Mezcla de datos: bagging Github
  • Mezclas mixtas: Boosting Github

Series de tiempo

  • Introducción a series de tiempo Github
  • Series de tiempo con Darts Github

Validación de modelos

  • Validación de modelos: Accuracy/Exactitud, Precisión, Recall/Sensibilidad. Github, nbviewer
  • Preprocesamiento de datos con Sklearn Github
  • Transformación de datos con Sklearn Github
  • Detección de anomalias. Github, nbviewer

Métodos no supervisados

  • Métodos de clustering: k-means, mean-shift, DBSCAN. Github
  • HDBSCAN. Github

Redes Neuronales

Redes convolucionales y clasificación de imágenes

Redes Neuronales Recurrentes

  • Introducción a redes recurrentes Github
  • Redes LSTM Github
  • Preparación de datos y primera serie con datos sintéticos Github
  • Predicción acción Apple a tres días Github

Procesamiento de Lenguaje Natural

  • Introducción a Procesamiento de Lenguaje Natural Github
  • Incrustaciones (Embeddings) y clasificación de documentos Github
  • Transformers - HuggingFace pipeline Github