Ciencia de datos nivel 1

Brindar herramientas para diseñar, preparar, analizar y manejar grandes volúmenes de información, estructurada y no-estructurada.

Análisis exploratorio de datos (EDA). Reducción de dimensionalidad: análisis de componentes principales. Regresión lineal simple y múltiple. Regresión logística. Análisis de varianza (ANOVA). Análisis de datos de encuestas. Conceptos básicos de data mining. Modelos descriptivos y predictivos. Técnicas fundamentales: reglas de asociación, clasificación, clustering, patrones. Árboles de decisión. Aplicación a problemas concretos de predicción.