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La Ciencia de Datos es una carrera que estudia, administra, analiza e interpreta todo tipo de datos con el fin de que las organizaciones tomen mejores decisiones y resuelvan problemas complejos. Para lograrlo, se combinan técnicas de computación y estadística, como el aprendizaje automático o machine learning, la inteligencia artificial, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje estadístico, los modelos de probabilidad y la visualización.

  1. Matemáticas:
    • Álgebra
      • Álgebra Lineal
    • Cálculo
    • Estadística
      • Estadística descriptiva y distribuciones
      • Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis
      • Probabilidades
  2. Lenguajes de Programación:
    • Python
    • R
  3. Python para Ciencia de Datos:
    • Recolección de Datos
      • Selenium
      • Scrapy
    • Análisis de Datos
      • Numpy
      • Pandas
    • Visualización de Datos
      • Matplotlib
    • Desarrollo de Modelos
      • Scikit-learn
      • TensorFlow
  4. Bases de Datos:
    • SQL (MySQL)
    • Conceptos de Base de Datos Relacionales
    • Sentencias DDL
      • Create
      • Alter
      • Drop
      • Truncate
      • Rename
    • Sentencias DML
      • Select
      • Insert
      • Update
      • Delete
    • Sentencias DCL
      • Grant
      • Revoke
    • Sentencias TCL
      • Commit
      • Rollback
    • Joins
  5. Visualización de Datos:
    • EDA
      • Gráfico de Barras
      • Gráfico de Dispersión
    • Power BI
    • Tableau
    • Librerias de Python
      • Seaborn
  6. Proyectos de Ciencia de Datos:
    • Detección de fraude en tarjetas de crédito
    • Detección de spam en emails
    • Recomendación de películas
    • Customer Churn

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